在深度学习的图像识别领域中，我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取，当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时，一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作，而这两种函数中都存在参数padding，该参数的设置很容易引起错误，所以在此总结 ...

【参考知乎专栏】 ...

在tf.nn.conv2d函数中，padding可以选择VALID和SAME两种模式，两种模式得到的卷积输出尺寸计算方式不同。 输入尺寸高和宽：in_height、in_width 卷积核的高和宽：filter_height、filter_width 输出尺寸高和宽 ...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/willnote/p/6746668.html 图示说明 用一个3x3的网格在一个28x28的图像上做切片并移动 ...

在进行卷积运算和池化的时候，对于输入图像大小为input_size，给定kernel_size、padding、stride，计算得出output_size为： output_size =1+ (input_size+2*padding ...

padding的规则 · 　　padding=‘VALID’时，输出的宽度和高度的计算公式（下图gif为例） 　　　　 　　　　输出宽度：output_width = （in_width-filter_width+1）/strides_width =（5-3+1 ...

在android安排控件布局时，padding和margin经常被用到。 其具体解释可以通过一张图展现，如下， 两个属性表示的意义与web编程相同。 深入理解： padding约束的是控件或布局显示的内容距离边框的距离，沿垂直边框向内压缩，padding越大，内容显示控件越小 ...

转自博文： https://www.jianshu.com/p/05c4f1621c7e 之前一直对tensorflow的padding一知半解，直到查阅了tensorflow/core/kernels/ops_util.cc中 ...