左邊10的部分表示較亮的部分，可以看到將左邊圖片中間的線-->右邊圖片擴大加粗了。
區分 兩者的變化。
2、padding的意義：（n+2p-(f-1))**2 有步長[(n+2p-f)/s ]+1
第一、防止圖片經過多次卷積之后大小變的很小
第二、公平對待圖片中所有的信息，不會偏心於中心區域的圖片
3、valid 卷積：不使用padding
same卷積：使用padding，使得結果大小和初始大小相同。
tricks：卷積核大小一般是奇數，padding更方便，並且可以明確卷積核的位置中心。
4、機器學習慣例：卷積通常不會經過對角線翻轉的操作，直接各元素乘積求和即可。
5、三維卷積：注意最后一層是1層哦，每一次卷積是27個數字同時進行匯總成為一個數字，形成了最后的一維
單層多維卷積的大小：
卷積的好處：稀疏連接，權值共享，善於捕捉平移不變性