padding有兩種可選值：‘VALID’和‘SAME’。(源圖像邊緣的填充，填充值：0)
取值為‘VALID’時padding=0，並不會對輸入(input)做填充；
取值為‘SAME’時padding>0，將會對輸入(input)做填充，填充值都是0值。
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卷積 tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding)
在tf.nn.conv2d中，padding是在圖片周圍做填充。
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padding='VALID'時不會對圖片做填充；
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padding='SAME'時情況比較特殊，注意！，這里還要分為兩種情況：stride=1和stride>1
1.當且僅當stride=1時，padding='SAME'意味着卷積后的輸出與輸入size保持一致。例如input的size是5×5，kernel（filter）的size是3×3，令padding='SAME'時（此時padding=1，即在input周圍填充了一圈0），output的size將會與input的size保持一致為5×5。
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