Mis on stride ja padding? Kuidas need mõjutavad konvolutsiooni väljundi suurust?

Stride (konvolutsiooni samm) — see on parameeter, mis määrab, kui palju pikslit (või elementi) liigub konvolutsioonifilter sisendpildil iga rakenduse ajal. Näiteks, stride=1 tähendab, et filter liigub 1 pikslit, stride=2 — 2 pikslit jne.

Padding (täitmine) — see on täiendavate pikslite (tavaliselt nullide) lisamine sisendpildi servadele enne konvolutsiooni rakendamist. Seda tehakse väljundi suuruse kontrollimiseks ja teabe säilitamiseks servades.

Mõju väljundi suurusele:

• Suurema stride korral väheneb väljundi suurus, kuna filter hüppab rohkematesse positsioonidesse.
• Padding suurendab sisendi suurust, võimaldades säilitada või suurendada väljundi suurust.

Valem väljundi suuruse arvutamiseks (ühele mõõtmele):

Väljund = floor((Sisend + 2 * Padding - KernelSize) / Stride) + 1

Kus:

• Sisend — sisendpildi suurus selles mõõtmes
• KernelSize — filtri suurus
• Padding — lisatud pikslite arv kummalegi küljele
• Stride — filtri liikumise samm

Näiteks, sisend 7, kernel=3, padding=1, stride=1: Väljund = floor((7 + 2*1 - 3)/1) + 1 = floor(7) + 1 = 7

Seega, väljundi suurus säilib.