🤔tf.nn.conv2d()函数与padding填充方式揭秘🧐
导读 在深度学习中，`tf nn conv2d()` 是一个非常重要的卷积操作函数，它主要用于图像处理和特征提取。但你知道吗？它的 `padding` 参数有多
在深度学习中，`tf.nn.conv2d()` 是一个非常重要的卷积操作函数，它主要用于图像处理和特征提取。但你知道吗？它的 `padding` 参数有多种玩法！👀
首先，让我们了解一下 `padding` 的两种主要模式：`VALID` 和 `SAME`。当设置为 `VALID` 时，`conv2d` 不会进行任何填充（即 `padding = 0`），这意味着输出的特征图尺寸会比输入小一些，适合希望减少数据量的情况。而 `SAME` 则会在四周添加必要的填充，使得输出特征图大小与输入一致，非常适合需要保持分辨率的任务。🔄
不过，有时候我们可能需要自定义填充方式，比如镜像填充（`Mirror`）。通过巧妙地调整参数，可以实现类似的效果，让模型更灵活地适应不同场景。🌟
总之，合理使用 `padding` 能显著提升模型性能哦！💪
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