tensorflow中的卷积神经网络的padding的两种方式

输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长strides S padding的像素数 P 输出大小为NxN 长宽不等时，卷积之后的计算公式也是如此，只需分别计算即可。 在实际操作时，我们还会碰到 padding的两种方式 “SAME” 和 “VALID”，padding = “SAME”时，会在图像的周围填 “0”，padding = “VALID”则不需要，即 P=0。一般会选“SAM

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