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tf.nn.max_pool

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最近在做一个CNN。
使用中发现拉伸通过卷积层以传入全连接层的数据,得出的tensor大小和我计算的不一样。
debug了一下,发现问题出在tf.nn.max_pool( padding='SAME' )中。
padding明明设置的是SAME,但图片数据还是按照VALID一样缩小了,不知道什么原因。
有大神来解答一下吗?
我用的是200x200的图。
filter1的大小为7x7


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精彩评论6

ZMikkelsen  TF荚荚  发表于 2018-6-3 09:53:48 | 显示全部楼层
[图片]  不知道为啥传不了图片
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yagegege  TF豆豆  发表于 2018-6-4 14:32:10 | 显示全部楼层
这个问题真的很好,让我学习了好多知识
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Raiden  TF荚荚  发表于 2018-6-5 17:40:41 来自手机  | 显示全部楼层
Maxpool的padding参数和卷积padding是不一样的,最大池化的same是在滤波器不整除的情况下补0使得整出,而valid是舍去。也就是说same的大小是值个数和滤波器大小进行取模+1,valid是值取模。只要经过池化,都会舍去原图的一些元素。
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舟3332  TF芽芽  发表于 2018-6-8 21:28:46 来自手机  | 显示全部楼层
Raiden 发表于 2018-6-5 17:40
Maxpool的padding参数和卷积padding是不一样的,最大池化的same是在滤波器不整除的情况下补0使得整出,而va ...

+1 max pooling 就是用来减小图片尺寸的呀。
他的 padding 的意义和 conv 不同
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重庆不热  TF荚荚  发表于 2018-7-3 16:22:43 | 显示全部楼层
有可能是你的stride设置的不合适?
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ViolinSolo  TF芽芽  发表于 2018-7-3 20:25:39 | 显示全部楼层
是不是你的stride有问题呀,理论上padding的确是一样的,有计算公式的
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