В чем разница между режимами padding 'same' и 'valid' в сверточных нейронных сетях?

Разница между режимами padding «same» и «valid» в сверточных нейронных сетях заключается в подходе к обработке входных данных. deepai.org www.baeldung.com

Padding «same» добавляет нули вокруг входных данных, чтобы размеры выходных данных совпали с входными. deepai.org sky.pro Этот режим обеспечивает равномерное покрытие всех элементов, включая случаи с нечётным размером входных данных. sky.pro

Padding «valid» применяет операцию пулинга строго к исходным данным, что приводит к уменьшению размеров выходного тензора. sky.pro Этот режим покрывает только те участки данных, которые могут полностью покрыться фильтром, обрезая крайние элементы, не поддающиеся полному покрытию. sky.pro

Выбор между режимами зависит от структуры сети и стоящих перед ней задач. sky.pro

Padding «same» часто используют, когда важно сохранить информацию на границах, например, при создании сетей, подобных U-Net, где необходимо поддерживать одинаковый размер на протяжении всей сети. sky.pro

Padding «valid» применяют, когда требуется сократить размеры и объём данных, если выделение признаков важнее, чем сохранение размеров, особенно на более глубоких уровнях сети. sky.pro Также этот режим используют для экономии ресурсов, так как он требует меньше вычислительных операций. sky.pro