神经网络中的填充是什么？

在神经网络中，填充(padding)指的是在卷积操作中，对输入数据的边缘进行填充，以便在切片操作时保持数据的完整性和形状。

为什么需要填充？

在卷积操作中，卷积核需要与输入数据的每个位置进行对应计算。但是，当卷积核到达输入数据边缘时，边缘像素点的信息无法完整保留，导致输出结果同样的边缘像素信息丢失。填充的作用就是在输入数据的边缘进行像素填充，以便在卷积核切片时保留数据完整性和形状，从而更好地处理输入数据的边缘信息。

填充的种类

填充有两种常见的实现方式：零填充和边缘填充。

零填充

零填充是指在输入数据的边缘填充0值像素，常用于卷积操作和池化操作。常见的填充方式包括SAME和VALID。

• SAME：即保证输入数据和输出数据具有相同的维度大小，在卷积操作中使用此方法，输入数据边缘被扩展了卷积核大小的一半，使得卷积核在边缘处的像素能够获得相应的填充值。
• VALID：即没有填充操作，输入数据边缘总有部分像素是在卷积核边界之外的，因此在使用此方法时，输出数据的大小通常比输入数据小。

边缘填充

边缘填充是指在输入数据的边缘进行像素填充，使得卷积核能够获取完整的数据进行处理。

代码示例

import tensorflow as tf

# 输入数据
input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, 28, 28, 1])

# 零填充
zero_padding = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=(2, 2))(input_data)

# 边缘填充
edge_padding = tf.pad(input_data, [[0, 0], [2, 2], [2, 2], [0, 0]], mode='CONSTANT')

# 输出结果的形状
print(zero_padding.shape)
print(edge_padding.shape)

上述代码示例中，使用了TensorFlow中两种不同的填充方法：零填充和边缘填充。其中，ZeroPadding2D是TensorFlow中自带的填充函数，而在边缘填充中则需要使用tf.pad函数手动指定填充大小。