tensorflow中的卷積神經網絡的padding的兩種方式

輸入圖片大小 W×W Filter大小 F×F 步長strides S padding的像素數 P 輸出大小爲NxN 長寬不等時，卷積之後的計算公式也是如此，只需分別計算即可。 在實際操作時，我們還會碰到 padding的兩種方式 「SAME」 和 「VALID」，padding = 「SAME」時，會在圖像的周圍填 「0」，padding = 「VALID」則不需要，即 P=0。一般會選「SAM

>>阅读原文<<