对卷积神经网络中padding的一点理解

padding的用途:

(1)保持边界信息,如果没有加padding的话,输入图片最边缘的像素点信息只会被卷积核操作一次,但是图像中间的像素点会被扫描到很多遍,那么就会在一定程度上降低边界信息的参考程度,但是在加入padding之后,在实际处理过程中就会从新的边界进行操作,就从一定程度上解决了这个问题。

(2)可以利用padding对输入尺寸有差异图片进行补齐,使得输入图片尺寸一致。

(3)在卷积神经网络的卷积层加入Padding,可以使得卷积层的输入维度和输出维度一致。

(4)卷积神经网络的池化层加入Padding,一般都是保持边界信息和(1)所述一样。

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