1）ReflectionPad2d 使用輸入邊界的反射來填充輸入tensor 對於N維的填充，使用torch.nn.functional.pad() 參數： padding（int, tuple）：指定填充的大小。如果是一個整數值a，則所有邊界都使用相同的填充 ...

參考：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 ...

之前深度學習中一般只在卷積中涉及到padding: 現在在Tensorflow學習過程中，發現在池化過程中，大量應用到SAME填充： 現在我們來看看池化過程中padding到底是如何工作的？ 卷積填充了解：http://www.ai-start.com ...

我們知道，在對圖像執行卷積操作時，如果不對圖像邊緣進行填充，卷積核將無法到達圖像邊緣的像素（3*3取卷積4*4，則邊緣無法到達），而且卷積前后圖像的尺寸也會發生變化，這會造成許多麻煩。 因此現在各大深度學習框架的卷積層實現上基本都配備了padding操作，以保證圖像輸入輸出前后的尺寸大小不變 ...

1. 選用卷積之前填充（強烈建議） 　　 小生非常推薦大家不再使用卷積所帶的填充方式，雖然那種方式簡單，但缺陷太多。① 不能根據自己的需要來決定上與下填充不等的邊界，左右填充不等的邊界；② 邊界填充零容易出現偽影的情況，對實驗效果影響比較大。將卷積中的Padding方式換為卷積前Padding ...

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

一、為什么RNN需要處理變長輸入 假設我們有情感分析的例子，對每句話進行一個感情級別的分類，主體流程大概是下圖所示： 思路比較簡單，但是當我們進行batch個訓練數據一起計算的時候，我們會遇到多個訓練樣例長度不同的情況，這樣我們就會很自然的進行padding，將短句子padding為跟最長 ...

一、為什么RNN需要處理變長輸入 假設我們有情感分析的例子，對每句話進行一個感情級別的分類，主體流程大概是下圖所示： 思路比較簡單，但是當我們進行batch個訓練數據一起計算的時候，我們會遇到多個訓練樣例長度不同的情況，這樣我們就會很自然的進行padding，將短句子padding為跟最長 ...