CNN中的padding

在CNN中，卷積和池化是一種很常見的操做，通常認爲經過卷積和池化能夠下降輸入圖像的維度，也能夠達到必定的旋轉不變性和平移不變性； 而在這種操做過程當中，圖像(或者特徵圖)的尺寸是怎麼變化的呢？ 本文主要描述TensorFlow中，使用不一樣方式作填充後(padding = 'SAME' or 'VALID' )的tensor的size變化。php Input Shape 對於輸入，tf中通常用一個

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