TensorFlow的CNN中padding属性的含义

不知道是不是我以前理解就有问题，我一直以为所谓的全0填充就只是在外侧多加一行和一列0
直到今天，我看到这段话

# 声明第一层卷积层的变量并实现前向传播过程。这个过程通过使用不同命名空间来隔离不
# 同层的变量，这可以让每一层中的变量命名只需要考虑在当前层的作用，而不需要担心重
# 名的问题。和标准LeNet-5模型不大一样，这里定义的卷积层输入为28×28×1的原始MNIST
# 图片像素。因为卷积层中使用了全0填充，所以输出为28×28×32的矩阵

我怎么也想不通，28×28×1，经过5×5的卷积计算之后，输出怎么还是28。
…仔细翻了翻书本…
当padding='SAME’时

输出层矩阵的长度，等于，输入层矩阵长度除以长度方向上的步长，也就是说28/1向上取整=28…

当padding='VALID’时

谨记！
全0填充的含义，不是在右（下）多加一行（列）0。
具体加多少0要根据实际情况决定！
主要还是记一下公式就好了。