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
\[\text \left\
\text 入長/步長(向上取整)\\
valid(不全0填充), （入長-核長+1）/步長(向上取整)
\end\right.
\]tf描述全零填充
用引數padding='same' 或 padding='valid'表示
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 ...
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