機器學習第四課(padding)

卷積的邊界處理(padding) 現在讓我們看一下填充（padding）。在此之前，想象一個場景：當你把 5 x 5 x 3 的過濾器用在 32 x 32 x 3 的輸入上時，會發生什麼？輸出的大小會是 28 x 28 x 3。注意，這裏空間維度減小了。如果我們繼續用卷積層，尺寸減小的速度就會超過我們的期望。在網絡的早期層中，我們想要儘可能多地保留原始輸入內容的信息，這樣我們就能提取出那些低層的特

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