Redes convolucionales (CNN), Unidad 3 — Parámetros de la convolución, 3.1 — Stride, padding y tamaño · 13/01/2026

Padding SAME vs VALID

Padding SAME vs VALID: Comprensión y Uso Correcto

Introducción

En la construcción de redes convolucionales (CNN), comprender los parámetros stride y padding es fundamental para lograr representaciones adecuadas y controlar el tamaño del mapa de características. Los términos "Padding SAME" e "VALID" son dos maneras diferentes de manejar el padding en las capas convolucionales, lo que puede influir significativamente en la arquitectura general y el rendimiento del modelo.

El padding se utiliza para controlar cómo se extienden los bordes de una imagen hacia adentro. Este ajuste es crucial porque afecta directamente a las dimensiones del mapa de características producido por cada capa convolucional. Aprender a aplicar adecuadamente el padding puede mejorar significativamente la precisión y eficiencia de tu modelo CNN.

Explicación Principal

Padding SAME

El padding SAME mantiene el tamaño del mapa de características después de una convolución con un stride específico, es decir, asegura que la salida tiene las mismas dimensiones que la entrada. Esto se logra extendiendo los bordes de la imagen con ceros adicionales. El padding necesario para lograr esto depende del tamaño del kernel y el stride. Por ejemplo, si tienes un kernel de 3x3 y quieres mantener el mismo tamaño del mapa de características, necesitarás aplicar padding a ambos lados con una cantidad de pixeles igual al (kernel_size - 1) / 2 (donde kernel_size es el tamaño del kernel).

Padding VALID

En contraste, el padding VALID no aplica ningún padding adicional. Esto significa que la salida será más pequeña que la entrada. Específicamente, la dimensión de la salida en cada eje se reduce según la fórmula:

\[ \text{output\_shape} = \frac{\text{input\_shape} - (\text{kernel\_size} - 1) + 2 \times \text{padding}}{\text{stride}} + 1 \]

Cuando padding es 0, se aplica el padding VALID.

Ejemplo de código

import torch
import torch.nn as nn

# Definición de una capa convolucional con padding SAME
conv_same = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding='same')

# Definición de una capa convolucional con padding VALID
conv_valid = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=0)

input_tensor = torch.randn(1, 3, 256, 256)  # Entrada de tamaño (batch_size, channels, height, width)
output_same = conv_same(input_tensor).shape
output_valid = conv_valid(input_tensor).shape

print(f"Output shape with padding SAME: {output_same}")
print(f"Output shape with padding VALID: {output_valid}")

En este ejemplo, la capa conv_same aplica el padding necesario para mantener las mismas dimensiones de salida que de entrada, mientras que conv_valid no hace nada con los bordes de la imagen.

Errores Típicos / Trampas

Aplicar Padding Incorrectamente: Es fácil confundirse sobre cuánto padding aplicar en diferentes arquitecturas. Si se aplica demasiado padding, el mapa de características puede volverse innecesariamente grande y consumir más recursos computacionales.

Ignorar el Stride al Calcular Padding: A menudo, la elección del stride y el padding están interrelacionados. Si no se ajustan correctamente, pueden resultar en mapas de características con dimensiones inesperadas o incluso dañadas.

Confundir los Valores de Padding y Stride: Es común confundirse sobre si un stride de 2 significa que la dimensión de salida será exactamente la mitad del tamaño de entrada, o si necesitas ajustar el padding para mantener las mismas dimensiones.

Checklist Accionable

Verifica los Tamaños de Entrada y Salida: Antes de definir una capa convolucional, asegúrate de que entiendes cómo se verán afectados los tamaños del mapa de características debido a la aplicación de padding.

Utiliza padding='same' para Mantener las Dimensiones: Si deseas mantener las mismas dimensiones de entrada y salida, utiliza padding='same'.

Ajusta los Parámetros según Necesidad: Dependiendo del problema que estés tratando de resolver, es posible que necesites ajustar tanto el padding como el stride para obtener la mejor representación posible.

Valida tus Modelos con Diferentes Configuraciones: Experimenta con diferentes configuraciones de padding e stride en tu modelo y observa cómo afectan su rendimiento y precisión.

Documenta tus Decidiciones: Mantiene un registro detallado de cuáles configuraciones de padding e stride has usado, junto con los motivos detrás de las mismas, para futuras referencias y ajustes.

Cierre

Siguientes Pasos

Experimenta con Diferentes Configuraciones: Prueba diferentes combinaciones de padding y stride en un proyecto real para ver cuáles funcionan mejor.
Aprende sobre Arquitecturas Avanzadas: Una vez que domines la configuración básica, avanza a arquitecturas más avanzadas como ResNets o Inception, donde el manejo del tamaño de mapa de características es crucial.
Aplica Transfer Learning: Comienza a usar modelos preentrenados y ajusta su padding e stride según sea necesario para adaptarlos al problema que estés resolviendo.

Comprender los detalles de padding es fundamental para la construcción efectiva de modelos CNN. Con práctica y experimentación, podrás aplicar estos conocimientos en tus propios proyectos con éxito.