卷積網絡中卷積和池化之後，圖像的尺寸變化

在卷積和和池化的過程中存在着兩種對圖像的處理形式： 在這個例子中： 輸入跨度爲13 濾波器寬度爲6 步幅爲5 「VALID」：只會丟掉最右邊的列（或最底部的行） 「SAME」：嘗試向左或右均勻填充，但如果添加的列數是奇數，它將向右添加偶數，向左側添加奇數個列（向下添加偶數個列，向上添加奇數個列） 在 tensorflow 中，tf.nn.conv2d函數和tf.nn.max_pool函數，尺寸變化

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