Ce sunt stride și padding? Cum influențează dimensiunea ieșirii convoluției?

Stride (pas de convoluție) — este un parametru care determină cu câte pixeli (sau elemente) se deplasează filtrul de convoluție pe imaginea de intrare la fiecare aplicare. De exemplu, stride=1 înseamnă că filtrul se deplasează cu 1 pixel, stride=2 — cu 2 pixeli etc.

Padding (umplere) — reprezintă adăugarea de pixeli suplimentari (de obicei zero) pe marginile imaginii de intrare înainte de aplicarea convoluției. Acest lucru se face pentru a controla dimensiunea ieșirii și pentru a păstra informația pe margini.

Influența asupra dimensiunii ieșirii:

• Cu un stride mai mare, dimensiunea ieșirii scade, deoarece filtrul sare peste mai multe poziții.
• Padding crește dimensiunea intrării, permițând păstrarea sau creșterea dimensiunii ieșirii.

Formula pentru calcularea dimensiunii ieșirii (pentru o singură dimensiune):

Ieșire = floor((Intrare + 2 * Padding - KernelSize) / Stride) + 1

Unde:

• Intrare — dimensiunea imaginii de intrare în acea dimensiune
• KernelSize — dimensiunea filtrului
• Padding — numărul de pixeli adăugați pe fiecare parte
• Stride — pasul de deplasare al filtrului

De exemplu, pentru intrare 7, kernel=3, padding=1, stride=1: Ieșire = floor((7 + 2*1 - 3)/1) + 1 = floor(7) + 1 = 7

Adică, dimensiunea ieșirii se păstrează.