应用 MAX 池化时，Caffe 和 Keras 之间的区别

Question

应用 MAX 池化时，Caffe 和 Keras 之间的区别

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我正在开发一个项目，将Keras JSON模型转换为Caffe prototxt。 caffe支持任意填充值， keras（基于Tensorflow）支持“same”和“valid”值。

对于Caffe中的任何填充值，我们可以在Keras中手动添加ZeroPadding层，然后应用“valid”方案以获得相同的输出维度。

参考链接： https://github.com/MarcBS/keras/blob/master/keras/caffe/README.md 由于在应用MAX pooling操作时Caffe和Keras之间存在差异，因此在某些情况下，即使原始.prototxt没有包含它们，MAX pooling层也必须包括pad:1值。

这两个框架之间的MAX pooling实现有什么不同？

- Gaurav Gupta

1个回答

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原文链接

- Gaurav Gupta · Accepted Answer

池化实现的差异 - 在Keras中，半窗口被丢弃。Caffe会为半窗口提供额外的输出。
填充方案的差异 - Keras中的“same”填充有时会导致上下（或左右）的填充值不同。Caffe总是均匀地填充两侧，因此上下（或左右）的填充值始终相等。