爲什麼做卷積之前要對圖像進行padding操作（根據過濾器的大小來padding）？

參考文章： 吳恩達-深度學習-卷積神經網絡-Padding 筆記 如果你用一個3×3的過濾器 卷積 一個6×6的圖像，你最後會得到一個4×4的輸出，也就是一個4×4矩陣。那是因爲你的3×3過濾器在6×6矩陣中，只可能有4×4種可能的位置。 這背後的數學解釋是，如果我們有一個的圖像，用的過濾器做卷積，那麼 輸出的維度就是(n-f+1)*(n-f+1)。 在這個例子裏是6-3+1=4，因此得到了一個4

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