卷積神經網絡之Padding

填充能解決圖像邊緣的像素點（如左上角的）只被卷積一次的情況，相當於被忽略了，而中間像素點卻可以被多次卷積的情況。 兩種Padding方式，1）Valid：代表不填充，即P=0； 2）Same：代表填充後輸出矩陣的大小與原矩陣保持一致，即P = （f-1）/2 ,其中過濾器的大小爲 f X f。 通常將f設置爲奇數，這樣我們方便我們對稱填充，而不會左邊多右邊少，亦或者右邊多左邊少。

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