机器学习中的padding是什么意思？

Question

如题所述

Answer 1

Padding在计算机编程领域是指在数据块中添加额外的位以达到要求的长度或边界。在机器学习领域，常常把指输入的数据增加一些额外的数据称为"padding"。
Padding其实就是填充，常用于在数据编码的过程中，在所需数据尺寸的基础上，根据特定需求，将数据按照一定的模式扩充到满足尺寸的要求。在计算机中，特别是信息安全操作中，采用的padding技术多种多样，如随机填充、零填充、PKCS#5/7等，在许多情况下都可以提高处理的安全性和效果。在深度学习任务中，padding通常用于调整卷积层输入的大小，以适应神经网络的架构设计。
在深度学习中，padding是一种通常用于改变卷积后输出尺寸的技术。较少的padding通常会缩小输出的尺寸，较多的padding会使输出的尺寸保持原有的尺寸不变。利用padding，可以保证在卷积时不会丢失特征边缘和角落的信息，这对于输入图像等宽高比不同、或者更加复杂的网络结构非常有用。
总的来说，padding是指在计算机编程和深度学习领域中将数据扩充到指定尺寸的过程。在计算机编程中被用来提高处理数据的安全性和效率，而在深度学习任务中则是为了调整卷积层输入以适应神经网络的设计和结构。采用padding技巧后，可以保留重要的信息成分和边缘等特征，提高网络的识别率和稳定性。