Question

我现在需要使用Keras和Theano作为后端在1d卷积层中填充数据。我使用“相同”的填充。

假设我们的output_length为8，kernel_size为4.根据the original Keras code，我们有padding的8 // 4 == 2.但是，当在水平数据的左端和右端添加两个零，我可以计算9个卷数而不是8个。

有人可以解释一下数据是如何填充的吗？添加零的位置以及如何计算数据右侧和左侧的填充值数量？

Answer 1

如何测试keras填充序列的方式：

您可以做的一个非常简单的测试是创建一个带有单个卷积层的模型，将其权重强制为1，将其偏差强制为0，并为其提供输入以查看输出：

from keras.layers import *
from keras.models import Model
import numpy as np


#creating the model
inp = Input((8,1))
out = Conv1D(filters=1,kernel_size=4,padding='same')(inp)
model = Model(inp,out)


#adjusting the weights
ws = model.layers[1].get_weights()

ws[0] = np.ones(ws[0].shape) #weights
ws[1] = np.zeros(ws[1].shape) #biases

model.layers[1].set_weights(ws)

#predicting the result for a sequence with 8 elements
testData=np.ones((1,8,1))
print(model.predict(testData))

此代码的输出为：

[[[ 2.] #a result 2 shows only 2 of the 4 kernel frames were activated
  [ 3.] #a result 3 shows only 3 of the 4 kernel frames were activated
  [ 4.] #a result 4 shows the full kernel was used   
  [ 4.]
  [ 4.]
  [ 4.]
  [ 4.]
  [ 3.]]]

所以我们可以得出结论：

Keras在之前添加填充执行卷积，而不是之后。所以结果不是＆＃34;零＆＃34;。

Keras平均分配填充，当有奇数时，它首先分配。

因此，它在应用卷积之前使输入数据看起来像这样

[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,0]

在Keras（Theano）的卷积层中使用均匀内核大小填充

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