Padding bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich der neuronalen Netze, eine Technik, bei der zusätzliche Werte zu den Eingabedaten hinzugefügt werden. Diese Technik wird häufig in convolutionalen neuronalen Netzen (CNNs) eingesetzt, die für die Verarbeitung von Bilder oder anderen räumlichen Daten verwendet werden.
Das Hinzufügen von Padding, meist in Form von Nullen, dient dazu, die räumlichen Abmessungen der Daten beizubehalten. Ohne Padding würde die Größe der Datenmatrize nach jeder Convolution oder Pooling-Schicht abnehmen, was zu Informationsverlust an den Rändern führen kann. Padding sorgt dafür, dass die ursprüngliche Größe der Daten nahezu erhalten bleibt, was insbesondere bei Aufgaben wie der Bildklassifikation oder Objekterkennung von entscheidender Bedeutung ist.
Es gibt verschiedene Arten von Padding. Bei „Same“-Padding wird die Größe der Ausgabe gleich der Größe der Eingabe gehalten, indem genügend Nullen um die Daten herum hinzugefügt werden. Bei „Valid“-Padding hingegen wird kein Padding hinzugefügt, was zu einer kleineren Ausgabe führt. Die Wahl des richtigen Paddings hängt von der spezifischen Aufgabe und den Anforderungen des Modells ab.
Padding ist ein unverzichtbarer Bestandteil moderner neuronaler Netze, da es hilft, die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von AI-Systemen zu gewährleisten.