卷積操作會使影象變小，為了影象卷積後大小不變，需要填充0，我一直以為只要padding=『same』,卷積後大小就不變，現在發現應該不對勁。w 表示大小，f表示卷積核大小，s表示stride
當stride=[1,1,1,1]時，padding = 『same』卷積操作後大小不變，需要填充0,；padding=『valid』情況下，大小變為new_height = new_width = (w – f + 1) / s （結果向上取整）
當stride不為1時，new_height = new_width = w / s （結果向上取整），卷積後還是會變小。
全零填充（padding）
1.輸出特徵尺寸計算 在了解神經網路中卷積計算的整個過程後，就可以對輸出特徵圖的尺寸進行計算，如圖 5 8 所示，5 5 的影象經過 3 3 大小的卷積核做卷積計算後輸出特徵尺寸為 3 3。2.全零填充 padding 為了保持輸出影象尺寸與輸入影象一致，經常會在輸入影象周圍進行全零填充，如圖 5 ...
RSA PKCS1padding 填充模式
在bouncycastle實現rsa的pkcs1v1.5模式中，如果是公鑰加密資訊 forencryption true 金鑰長度為1024位，那麼輸出的密文塊長度為128個位元組，輸入的明文塊長度為127 10,即輸入的明文塊最大是117位，如果輸入的明文塊小於117位，比如輸入的明文塊長度為64...
TF03 全零填充（Padding）
有時候，我們希望卷積計算，保持輸入特徵圖的尺寸不變，可以使用全零填充 padding 在輸入特徵周圍填充0 上圖5 5 1的輸入特徵圖經過全零填充後，再通過3 3 1的卷積核，進行步長為1的卷積計算，輸出特徵圖仍是5 5 1 下面給出，卷積輸出特徵圖維度的計算公式 text left text 入長...