深入理解zeropadding

一、zeropadding2d

zeropadding2d是指在二維卷積神經網絡中對輸入的矩陣進行零填充，在卷積中避免像素信息流失的現象。它的作用是在進行二維卷積時，可以有效地增加了圖像的周圍邊界信息，使得邊界上的像素能夠得到足夠的卷積處理，避免信息流失。

import numpy as np
import tensorflow as tf
def zero_padding(img,pad_size):
    padding = ((0,0),(pad_size,pad_size),(pad_size,pad_size),(0,0))
    return tf.pad(img, padding, mode='CONSTANT', constant_values=0)

以上是如何實現2D的zeropadding：

1. 首先定義一個函數`zero_padding`，接收兩個參數`img`、`pad_size`；
2. 然後定義變量`padding`，實現了在水平和垂直方向進行`pad_size`長度的零填充；
3. 最後使用`tf.pad`對輸入的圖片進行零填充。

二、zero padding

zero padding是指對輸入矩陣進行擴展，將邊緣部分用0填充。它的主要作用是在數字信號處理中以零填充的方式來擴展原始數據，以使得波形的長度可以被完整地包含在一個固定的大小內，避免了產生數據量不一致的問題。

def zero_padding_1d(signal, pad_size):
    zeros = np.zeros(pad_size, dtype=signal.dtype)
    return np.concatenate([zeros,signal,zeros])

以下是如何實現1D的zero padding：

1. 首先定義一個函數`zero_padding_1d`，接收兩個參數：`signal`、`pad_size`；
2. 定義變量`zeros`，用於在原數字信號兩端填充shape大小為`pad_size`、數據類型為`signal.dtype`的0元素；
3. 使用`np.concatenate`函數連接`zeros`、原信號和`zeros`三個數組，實現了在信號兩端以0進行填充。

三、zeropadding2d作用

零填充的作用是避免在卷積過程中圖像邊緣由於卷積核的不合適而導致信息丟失。當使用卷積核對二維圖像進行卷積處理時，卷積核只能處理與其大小相同的圖像區域，如果當前處理的位置在圖像邊緣，那麼卷積核處理的圖像區域可能會超出原始圖像的範圍。為了避免出現這種情況，可以對原始圖像進行某種形式的填充操作，以增加圖像大小，使其能夠完全包含所有使用到的卷積核區域。這樣就可以保證了所有像素點都能被卷積核遍歷到。

四、zeropadding填充方式

在進行零填充時，常見的填充方式有兩種：

• 對稱填充：將邊緣像素複製和鏡像填補。以最後一個像素為例，將其鏡像，按順序填補。
• 常量填充：直接在邊緣處填充指定值，常用的是0。

五、zeropadding2d是什麼

在深度學習中，`zeropadding2d`是一種常見操作，用於在計算卷積層時，在輸入矩陣的周圍添加若干列和行，使得卷積核能夠處理輸入矩陣的邊緣部分。

tf.keras.layers.Conv2D(filters = 32, kernel_size = (3, 3), activation='relu', padding='same',input_shape = (28,28,1))

在keras中，通過在`Conv2D`中設置`padding=’same’`，即可自動進行zeropadding2d操作。

六、zero padding的主要作用

在數字信號處理中，zero padding的主要作用是對信號的長度進行擴展，使信號長度固定，以便於使用可逆離散傅里葉變換（IDFT）。在圖像分析、語音識別等領域中，信號長度的變化會直接影響到模型精度和魯棒性，使用zero padding可以避免此問題。