텐서플로우의 tf.nn.max_pool에서 'SAME'과 'VALID' 패딩의 차이점은 무엇인가요?

'동일한(SAME)' 패딩과 '유효한(VALID)' 패딩의 차이점은 tf.nn.max_pool의 tensorflow에서 무엇인가요?

내 생각에 '유효한(VALID)'은 최대 풀을 할 때 가장자리 외부에 0으로 채우는 것이 없다는 것을 의미합니다.

A guide to convolution arithmetic for deep learning에 따르면, 풀 연산자에서 패딩이 없다고 합니다. 즉, tensorflow의 'VALID'만 사용하면 됩니다. 하지만 tensorflow에서 최대 풀링의 'SAME' 패딩이란 무엇인가요?

답변 1

만약 당신이 아스키 아트를 좋아한다면 :

VALID = 패딩 없음:

inputs: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 (12 13)

|________________| dropped

|_________________|

SAME = 0으로 패딩하여:

pad| |pad

inputs: 0 |1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13|0 0

|________________|

|_________________|

|________________|

이 예시에서:

입력 너비 = 13

필터 너비 = 6

걸음 거리 = 5

노트:

VALID는 오직 가장 오른쪽 열 (또는 맨 아래 행)만 삭제합니다.

SAME은 좌우로 균등하게 패딩을 추가하려고 시도하지만, 추가해야 하는 열의 수가 홀수인 경우, 이 예제와 같이 추가 열을 오른쪽에 추가합니다(수직적으로도 동일한 논리가 적용될 수 있으며, 아래에 추가로 0인 행이 있을 수 있습니다).

편집:

이름에 대하여:

SAME 패딩을 사용하면 스트라이드를 1로 사용할 때 레이어의 출력은 입력과 동일한 공간 차원을 가지게 됩니다.

VALID 패딩을 사용하면 가짜 패딩 입력이 없습니다. 이 레이어는 유효한 입력 데이터만 사용합니다.

답변 2

텐서플로우의 tf.nn.max_pool 함수에서 'SAME'와 'VALID' 패딩의 차이점에 대해 설명해보겠습니다.

먼저, tf.nn.max_pool 함수는 최대값 풀링 (max pooling) 작업을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 입력 데이터를 일정한 크기의 윈도우로 나누어 각 윈도우에서 최대값을 추출합니다. 이때, 입력 데이터의 크기가 출력 데이터의 크기와 일치하지 않을 경우, 패딩(padding) 작업을 수행할 수 있습니다.

패딩은 입력 데이터 주변에 일정한 값으로 채워 넣어서 출력 데이터의 크기가 입력 데이터와 동일하게 유지되도록 하는 작업입니다. 이때, 'SAME'와 'VALID' 패딩이 있습니다.

'SAME' 패딩은 입력 데이터 주변에 패딩을 추가하여 출력 데이터의 크기가 입력 데이터의 크기와 동일하게 유지되도록 합니다. 이런 방식으로 작동하면 입력 데이터의 경계 부분에서도 정확한 정보를 추출할 수 있습니다. 즉, 입력 데이터의 크기와 출력 데이터의 크기가 동일하게 유지되므로, 패딩을 추가한 후에도 입력 데이터에서 최대값을 정확하게 추출할 수 있습니다.

반면에, 'VALID' 패딩은 입력 데이터 주변에 패딩을 추가하지 않고, 필터 (filter)를 적용할 수 있는 부분에만 필터를 적용하여 출력 데이터를 생성합니다. 이런 방식으로 작동하면 입력 데이터의 경계 부분에서는 정보를 잃어버리게 되므로, 출력 데이터는 입력 데이터보다 작아집니다. 따라서, 'VALID' 패딩은 출력 데이터의 크기를 입력 데이터보다 작게 만들 수 있습니다.

결론적으로, 'SAME' 패딩은 입력 데이터의 경계 부분에서도 정확한 정보를 추출할 수 있도록 입력 데이터 주변에 패딩을 추가하여 출력 데이터의 크기를 유지하는 방식이고, 'VALID' 패딩은 입력 데이터의 경계 부분에서는 정보를 잃어버리지만, 필터를 적용할 수 있는 부분에만 필터를 적용하여 출력 데이터를 생성하는 방식입니다. 따라서, 패딩의 선택은 입력 데이터에 따라 달라질 수 있으며, 패딩의 종류를 선택하는 것이 최종 출력 데이터의 크기와 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.