2025年padding在卷积网络中代表什么（2025年卷积pooling）

【神经网络-卷积】常规卷积、空洞卷积、多尺度卷积、分组卷积、可分离卷...

定义：卷积，用通俗的话来说就是一个卷积核在图像上滑动，并求取对应元素相乘求和的过程。计算方式：卷积核在输入特征图上滑动并计算内积。超参数：kernel size（卷积核尺寸大小）、padding（输入填充的圈数）、stride（卷积核滑动步长）。输出尺寸计算公式：通过公式计算得出输出特征图的尺寸。

卷积是神经网络中提取特征的主要手段。其基本目的是从输入图像中提取不同特征，进而构建抽象的高层语义特征或全局特征，以提升模型的精度或推理速度。卷积的实现方式包括常规卷积、空洞卷积、多尺度卷积、分组卷积、可分离卷积以及形变卷积（DCN）。

卷积：是神经网络的基本构建块。核心参数包括卷积核大小、步幅和边界处理。通过填充和计算公式，实现像素与周围区域的信息交互，形成特征图。1x1卷积在通道数调整和全局信息集成中发挥着关键作用。转置卷积：并非严格意义上的卷积逆运算，但用于图像尺寸的还原与像素级操作。

深度可分离卷积，是卷积神经网络轻量化的重要手段，它将卷积分解为深度卷积（逐层处理通道）和点卷积（融合通道），大大减少参数量。MobileNet就采用了这一结构，使得计算效率显著提升，尤其在大量通道处理上。分组卷积，如AlexNet中的创新，通过将通道分组，减少了参数，增强了模型的泛化能力。

一句话CNN:如何理解padding的作用和算法

一句话CNN：Padding的作用是增加图像边缘的像素数量，以保持feature map大小适中并保留原图信息，其数量和方式由filter尺寸和stride大小共同决定。详细解释如下：Padding的作用 保持Feature Map大小：在卷积操作中，filter会在输入图像上滑动，每次滑动都会覆盖一部分图像并计算得到一个输出值。

valid padding：不进行任何填充，只使用原始图像。same padding：进行填充，使得卷积后的输出大小与输入一致。示例：步长（Stride）定义：步长是卷积核在输入矩阵上滑动时每次移动的行数和列数。作用：通过设置步长，可以控制输出矩阵的尺寸。步长越大，输出矩阵的尺寸越小。

padding 在输入特征图周围添加零填充，有助于保持输入和输出特征图的空间维度。输出尺寸的计算公式考虑了这些参数的影响，并可以处理不能被整除的情况。反卷积的输出尺寸计算公式与普通卷积不同，需要考虑额外的参数如 dilation 和 output_padding。

SAME padding适用于需要保持特征图尺寸不变或近似不变的情况，例如，在构建残差网络（ResNet）等需要保持特征图尺寸一致的架构中。性能影响：使用VALID padding时，由于舍弃了部分特征图，可能会导致信息丢失，但可以减少计算量和内存消耗。

填充（Padding）是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）中基本概念之一。在图像处理中，填充用以解决边缘像素信息提取不足的问题。通常，填充分为三种模式：same、valid和full。在没有填充的情况下，卷积后的图像尺寸会减少。这可能导致信息丢失，对图像处理不利。

输出层： 作用：输出分类概率或单一预测值。 常见形式：softmax层或Sigmoid层。总结： CNN通过卷积层提取图像特征，通过池化层减少计算量，通过全连接层进行分类或回归，最终由输出层给出结果。 CNN在处理图像数据时非常高效，因为它利用了图像的局部性和平移不变性，显著降低了模型复杂度。

什么是padding?

1、padding是内边距，是盒子的边与盒子内部元素的距离；margin是外边距，即盒子与盒子之间的距离。二者区别具体如下：功能用途margin用于隔开元素与元素的间距，使元素之间互不相干；padding用于隔开元素与内容的间隔，让内容与包裹元素之间有“呼吸距离”。

2、Padding在计算机编程领域是指在数据块中添加额外的位以达到要求的长度或边界。在机器学习领域，常常把指输入的数据增加一些额外的数据称为padding。Padding其实就是填充，常用于在数据编码的过程中，在所需数据尺寸的基础上，根据特定需求，将数据按照一定的模式扩充到满足尺寸的要求。

3、结论：垫料，或者称为padding，是一个具有多重含义的词汇，主要表示填充或覆盖的意思。它的读音在英文中为 [pd]，用于描述无意或有意地将某物放置在另一物之上，或是隐藏和遮掩物体。此外，padding还涉及到计算机术语中的“padding bit”，即用于填充的位。

4、padding是一个具有多重含义的词汇，主要表示填充或覆盖的意思。具体来说：基本含义：padding在英文中读作[pd]，其基本含义是指无意或有意地将某物放置在另一物之上，以达到填充或覆盖的效果。

5、padding的意思是内边距，也可称为填充。在计算机科学和网页设计中，padding通常指的是在元素的内容和边界之间添加额外的空间，以增加元素的整体尺寸。这个空间位于元素的边框内部，使得元素的实际可见区域比其原始内容区域要大。padding可以应用于任何具有边界的元素，包括文本、图像、按钮、容器等。

6、padding是内边距的意思，相对于margin外边距。 我们用CSS的 padding 属性定义元素边框与元素内容之间的空白区域。 padding 接受长度值或百分比值，但不允许使用负值。 示例：如果希望所有内边距都是10 像素，只需要设置：padding：10px； 就可以了。

卷积神经网络通俗易懂篇

1、卷积神经网络通俗易懂的解释如下：基本结构：输入层：接收原始图像数据，如32x32x3的手写数字图片。卷积层：通过卷积核对图像进行滑动计算，提取图像特征。池化层：用于减小数据量，提高计算效率，同时保持特征的显著性。全连接层：接收前面层的输出，进行加权求和，最后输出分类结果。

2、朴素的CNN一般采取“卷积池化-卷积池化-……-卷积池化-全连接-全连接”的方式进行架构。而复杂的CNN结构则可能采取切块并行、深层卷积、残差结构等，如VGGnet使用了119层的网络，Resnet使用了跨层的卷积方法等。

3、卷积神经网络的数学原理主要基于多层感知机的扩展和卷积运算的引入。通过堆叠卷积层和池化层等结构，卷积神经网络能够实现对图像数据的局部特征提取和平移不变性。同时，通过激活函数的引入，卷积神经网络能够处理非线性问题，提高模型的表达能力。

4、卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的深度学习神经网络，它在处理图像、视频等数据时表现出色。CNN结构一般包含输入层、卷积层、激励层、池化层、归一化层、全连接层和输出层。 输入层：保持图片原始结构，对于黑白28x28图片，输入为一个28x28的二维神经元；对于RGB格式，输入为3x28x28的三维神经元。

CNN中的stride、kernel、padding计算

1、在卷积神经网络（CNN）中，stride（步长）、kernel（卷积核）和padding（填充）是控制卷积层输出尺寸的关键参数。下面将详细解释这些参数的意义以及如何使用它们来计算卷积层的输出尺寸。参数定义stride （S）： 卷积核在输入特征图上滑动的步长。步长越大，输出特征图的尺寸越小。

2、输出尺寸 = （输入尺寸 - kernel_size + 2 × padding） / stride + 1 这个公式适用于卷积层和大多数池化层（如最大池化、平均池化等）。其中，输入尺寸、kernel_size、padding和stride都应该是整数，且通常这些参数在两个维度（高度和宽度）上是相同的，但也可以不同。

3、公式表示为：N = 输入宽度/高度， F = 卷积核大小， stride = 步长， Pad = 填充大小。在实际应用中，如VGG16中的Conv2d层，参数设置为（3， 64， kernel_size=（3， 3）， stride=（1， 1）， padding=（1， 1）。对于N=224，F=3，stride=1，padding=1，计算输出大小。

4、CNN基础知识——卷积（Convolution）、填充（Padding）、步长（Stride）卷积（Convolution）定义：卷积是卷积神经网络（CNN）中的基本操作，它通过一个小型权重矩阵（卷积核）在二维输入数据上滑动，计算权重矩阵和扫描所得数据矩阵的乘积，并将结果汇总成一个输出像素。

5、想必大家在学习CNN的过程中都见过下图（ 出处在此 ，这上面有各种各样的卷积gif图）：input_shape=（5，5），kernelsize=（3，3），padding=‘same’，stride=1，output_shape=（5，5）在此图中：在此次计算中：Ps： 在实际应用中，每一个输出的特征图还会配备一个偏置bais，在上图中无表示。

6、填充（Padding）是为了控制输出图像的大小，通过在输入图像的四周添加额外的像素值（通常为0）来实现。步长（Stride）决定了卷积核在输入图像上滑动的距离，步长越大，输出图像越小。