tf的“SAME”和“VALID” - 代码天地

tf的“SAME”和“VALID”

其他 2018-08-12 14:16:14 阅读次数: 0

“SAME”表示的尺寸是input_size/stride向上取整

“VALID”表示的尺寸是input_size/stride向下取整

且都从filter布满要操作的矩阵的第一行第一列开始

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转载自blog.csdn.net/Wzz_Liu/article/details/78258114

tf的“SAME”和“VALID”

Padding：valid和same

TensorFlow——tf.nn.conv2d，"SAME"和"VALID"的区别

tf.nn.conv2d和tf.nn.max_pool函数中same、valid详解

Tensorflow padding的SAME和VALID

tf.nn.convolution中关于padding的"VALID" or "SAME"操作

tf.nn.conv3d使用‘VALID’和‘SAME’模式导致卷积结果不同，问题在哪里？

cnn 中padding 的方式 valid 和same

tensorflow 和 caffe 中的 padding "same" "valid"

tensorflow padding之SAME和VALID

tensorflow中的padding类型SAME和VALID

【tensorflow】padding 中'SAME' 和'VALID'区别

nn.conv2d中的参数SAME和VALID

CNN中两种padding方式VALID和SAME

卷积神经网络中same padding 和 valid padding

padding卷积的两种方式“SAME”和“VALID”

padding=same or valid

PADDING=‘SAME’ or‘VALID’

tensorflow same valid

TF、keras两种padding方式：vaild和same

tensorflow中 “same”与“valid” 区别

Difference between 'SAME' and 'VALID' padding

卷积层和池化层中padding参数“SAME”和“VALID”的区别

TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”

TensorFlow卷积示例给出关于之间的差的概述 SAME 和 VALID

转 TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”

tensorflow中卷积方式SAME和VALID特征图大小计算

深度学习技巧：（1）“SAME”和“VALID”对应的卷积层输出大小

卷积运算中的两种padding的取值，VALID和SAME

【转载】 Tensorflow中padding的两种类型SAME和VALID

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