为什么做卷积之前要对图像进行padding操作（根据过滤器的大小来padding）？

参考文章： 吴恩达-深度学习-卷积神经网络-Padding 笔记 如果你用一个3×3的过滤器 卷积 一个6×6的图像，你最后会得到一个4×4的输出，也就是一个4×4矩阵。那是因为你的3×3过滤器在6×6矩阵中，只可能有4×4种可能的位置。 这背后的数学解释是，如果我们有一个的图像，用的过滤器做卷积，那么 输出的维度就是(n-f+1)*(n-f+1)。 在这个例子里是6-3+1=4，因此得到了一个4

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