deep-learning - Keras，如何在 Convolution2D 中定义填充？

Question

在 Convolution2D docs of keras , 我发现没有关于 padding 定义的详细信息

keras.layers.convolutional.Convolution2D(nb_filter, 
                                         nb_row, 
                                         nb_col, 
                                         init='glorot_uniform', 
                                         activation=None, 
                                         weights=None, 
                                         border_mode='valid', 
                                         subsample=(1, 1), 
                                         dim_ordering='default', 
                                         W_regularizer=None, 
                                         b_regularizer=None, 
                                         activity_regularizer=None, 
                                         W_constraint=None, 
                                         b_constraint=None, 
                                         bias=True)

subsample论点是

tuple of length 2. Factor by which to subsample output. Also called strides elsewhere.

我认为这是大步。

和 border_mode论点是

'valid', 'same' or 'full'. ('full' requires the Theano backend.)

valid和 same也是 TensorFlow 的 conv2d 函数中的参数。

如何定义padding，如何设置它的值？

Answer 1

您要的是ZeroPadding2D层，只需将其放在卷积层之前。这比将这个功能放在 Convolution2D 中更灵活。