1）ReflectionPad2d 使用输入边界的反射来填充输入tensor 对于N维的填充，使用torch.nn.functional.pad() 参数： padding（int, tuple）：指定填充的大小。如果是一个整数值a，则所有边界都使用相同的填充 ...

参考：https://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t If you like ascii ...

之前深度学习中一般只在卷积中涉及到padding: 现在在Tensorflow学习过程中，发现在池化过程中，大量应用到SAME填充： 现在我们来看看池化过程中padding到底是如何工作的？ 卷积填充了解：http://www.ai-start.com ...

我们知道，在对图像执行卷积操作时，如果不对图像边缘进行填充，卷积核将无法到达图像边缘的像素（3*3取卷积4*4，则边缘无法到达），而且卷积前后图像的尺寸也会发生变化，这会造成许多麻烦。 因此现在各大深度学习框架的卷积层实现上基本都配备了padding操作，以保证图像输入输出前后的尺寸大小不变 ...

1. 选用卷积之前填充（强烈建议） 　　 小生非常推荐大家不再使用卷积所带的填充方式，虽然那种方式简单，但缺陷太多。① 不能根据自己的需要来决定上与下填充不等的边界，左右填充不等的边界；② 边界填充零容易出现伪影的情况，对实验效果影响比较大。将卷积中的Padding方式换为卷积前Padding ...

https://www.cnblogs.com/haifwu/p/12866319.html ...

一、为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示： 思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长 ...

一、为什么RNN需要处理变长输入 假设我们有情感分析的例子，对每句话进行一个感情级别的分类，主体流程大概是下图所示： 思路比较简单，但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候，我们会遇到多个训练样例长度不同的情况，这样我们就会很自然的进行padding，将短句子padding为跟最长 ...