卷积神经网络填充的两种方式

卷积神经网络常用的填充模式有' VALID '和'SAME' 两种,其中' VALID '为不填充模式，即对于原始的尺寸不进行填充,直接进行卷积。所以卷积计算的尺寸公式为原本的⌈d−k+1s⌉\lceil \frac{d-k+1}卷积神经网络填充的两种方式 \rceil⌈sd有效填充(Valid Padding) 有效填充在图像的边界不进行填充，仅对图像内部的有效数据进行卷积作，这种方式可以减少计算量，但同时也增加了模型学习边界效应特征的难度。全填充(Full Padding) 全填充在图像的边界进行等距的填充，使得卷积作可以在整个图像上进行。这种方式虽然增加了计算量，但有助于保护图像的整体信息，避免因边界效应造成的特征损失。在实际应用中，应根据具体任务需求和

卷积时有很多种填充图像的方法，以下主要介绍两种，一种是相同填充，一种是有效填充。如图中紫色方框所示，左边是有效填充，右边是相同填充。在相本文概述：1. 卷积神经网络简介1.1 从传统神经网络到卷积神经网络1.2 CNN发展历史2. CNN原理2.1

本发明公开一种适用于SSVEP分类的零填充频域卷积神经网络方法，应用于脑电信号处理域，对现有技术对SSVEP和SSVEP子类的SSMVEP脑电信号的