Čo je to stride a padding? Ako ovplyvňujú veľkosť výstupu konvolúcie?

Stride (krok konvolúcie) — je parameter, ktorý určuje, o koľko pixelov (alebo prvkov) sa posunie konvolučný filter na vstupe pri každom použití. Napríklad, stride=1 znamená, že sa filter posunie o 1 pixel, stride=2 — o 2 pixely atď.

Padding (výplň) — pridanie ďalších pixelov (zvyčajne nulí) na okraje vstupného obrázka pred aplikáciou konvolúcie. Toto sa robí na kontrolu veľkosti výstupu a zachovanie informácií na okrajoch.

Vplyv na veľkosť výstupu:

• Pri väčšom stride sa veľkosť výstupu znižuje, pretože filter preskočí viac pozícií.
• Padding zväčšuje veľkosť vstupu, čo umožňuje zachovať alebo zväčšiť veľkosť výstupu.

Vzorec na výpočet veľkosti výstupu (pre jeden rozmer):

Výstup = floor((Vstup + 2 * Padding - KernelSize) / Stride) + 1

Kde:

• Vstup — veľkosť vstupného obrázka v danom rozmere
• KernelSize — veľkosť filtra
• Padding — počet pridaných pixelov na každej strane
• Stride — krok posunu filtra

Napríklad, pre vstup 7, kernel=3, padding=1, stride=1: Výstup = floor((7 + 2*1 - 3)/1) + 1 = floor(7) + 1 = 7

Inými slovami, veľkosť výstupu sa zachováva.