Wie zu tun, zero-padding in keras conv Schicht?

Bin ich versucht zu implementieren-Modell aus der wissenschaftlichen Artikel, die sagt, Sie sind mit null Polsterung. Ist es möglich zu konfigurieren, dass dieser Polsterung in keras Conv2D?

Nur möglich, Werte für padding, ich sehe sind

Polsterung: eine "gültig" oder "gleiche" (case-insensitive).

Ist es möglich, pad mit Nullen oder andere Konstante Werte?

InformationsquelleAutor Dims | 2017-07-10
  1. 9

    "gleiche" bedeutet, dass null Polsterung. Es ist derzeit nicht möglich, pad mit anderen Konstanten in einer effizienten Art und Weise.

    • Woher weißt du das? Wohl eher "gleiche" bedeutet, Polsterung mit dem gleichen Wert, nicht wahr?
    • Das Wort "Gleiche" bezieht sich auf die Form mit dem Ergebnis, nicht seine Werte. Das heißt, die zurückgegeben tensor hat die gleiche Form wie die Eingabe.
    InformationsquelleAutor Jonas Adler
  2. 3

    Wenn Sie padding='valid' gibt es keine Polsterung.

    Wenn Sie padding='same' mit strides=1 die Eingabe mit Nullen aufgefüllt, so dass Breite und Höhe der Ausgabe ist die gleiche wie die Eingabe. Wie in dem Dokument beschrieben, "gleiche" ist etwas inkonsistent über backends mit strides != 1.

    Wenn Sie wollen manuell legen Sie die Polsterung Wert, vielleicht der einfachste Weg ist, um eine ZeroPadding2D Schicht vor Conv2D.

    Beispielsweise ZeroPadding2D(padding=((1,2),(3,4))) hinzufügen dimension 1 Links, 2 rechts, 3 oben und 4 unten. ZeroPadding2D(5) wird 5 hinzufügen dimension auf allen 4 Grenzen.

    (btw, Es ist ein wrap-layer backend-Funktion spatial_2d_padding)

    InformationsquelleAutor Neal
  3. 2

    Werfen Sie einen Blick auf spatial_2d_padding Funktion. Es pads ein tensor mit Nullen.

    • In der Tat. Dies ist ideal für Fälle, in denen Sie eine nicht-standard-Polsterung. Ein convolutional layer hat die padding='same' option, wird automatisch pad mit Nullen zu halten die gleiche Form wie die Eingabe. Aber wenn Sie wollen etwas, das ist nicht von der convolutional layer selbst, oder in anderen Fällen, ist dies die richtige Funktion zu gehen.
    • Beispiel der Nutzung?
    InformationsquelleAutor Sergii Gryshkevych
  4. 0

    Ich denke, Polsterung='gleich' bedeutet, dass im Fall wir in eine versteckte Schicht die leeren Zellen, dass die Schrittlänge finden, gefüllt werden mit den Werten der vorherigen Schicht nicht mit Nullen, nur wenn die Eingabe-layer wird mit Nullen gefüllt.

    InformationsquelleAutor Omar Villa
  5. 0

    https://keras.io/layers/convolutional/

    ZeroPadding2D=>

    keras.Schichten.ZeroPadding2D(padding=(1, 1), data_format=None)
    Zero-padding layer für 2D-Eingabe (z.B. Bild).

    Dieser Ebene können Zeilen und Spalten hinzufügen von Nullen am oberen, unteren, linken und rechten Seite des Bildes tensor.

    Argumente

    Polsterung: int, oder ein Tupel aus 2 int-Werte oder Tupel von 2-Tupeln, 2 ints.
    Wenn int: die gleiche symmetrische Polsterung wird angewandt, um die Höhe und Breite.
    Wenn ein Tupel aus 2 int-Werten: interpretiert als zwei verschiedene symmetrische Polsterung Werte für Höhe und Breite: (symmetric_height_pad, symmetric_width_pad).
    Wenn Tupel von 2-Tupeln, 2 ints: interpretiert als ((top_pad, bottom_pad), (left_pad, right_pad))

    data_format: Ein string, eine "channels_last" oder "channels_first". Die Reihenfolge der Dimensionen in den Eingängen. "channels_last" entspricht Eingänge mit Form (batch, Höhe, Breite, Kanäle), während "channels_first" entspricht Eingänge mit Form (batch -, TV, - Höhe, - Breite). Es wird standardmäßig der image_data_format Wert in Ihrem Keras config-Datei unter ~/.keras/keras.json. Wenn Sie noch nie eingestellt, dann wird "channels_last".

    InformationsquelleAutor Anurag Gupta
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