在搭建神經網絡的時候，需要選擇padding方式，tensorflow提供了兩種，分別是same和valid，這兩種有什麼區別呢？
選擇same padding，那麼在卷積或者池化時，會自動補零，而選擇valid padding則不會補零。如圖所示，輸入的shape為（1，13），滑動窗口大小為（1，6），步長為5。valid padding不會補零，窗口只計算兩次，12，13沒有被計算。same padding會補零，窗口計算三次，避免了12，13沒有被計算導致的信息丟失。
圖1、兩種padding方式
same和padding的公式如下，你可以用公式驗算一下。
圖2、兩種padding的計算方式
分享到:
閱讀更多 甜筒小哥 的文章
