晓源Galois
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深度学习｜10.4 填充

填充

深度学习｜10.4 填充_第1张图片
首先有个问题就是nxn的矩阵用fxf的过滤器可以生成多大的矩阵
深度学习｜10.4 填充_第2张图片
由于从一个nxn的矩阵变成一个 ( n − f + 1 ) × ( n − f + 1 ) (n-f+1) \times (n-f+1) (n−f+1)×(n−f+1)的矩阵，矩阵规模变小了，也就意味着有些信息是丢失的（如果不可逆的话）。

填充的目的——使得输入规模和输出规模保持一致

深度学习｜10.4 填充_第3张图片
假设p为填充量，则输出规模将会扩充上2p。
深度学习｜10.4 填充_第4张图片
而只有f为奇数时，才有办法确保算出来的p是整数。
也就是说为了填充能够实现前后规模相等的情况，往往核/过滤器的大小要设置成奇数乘上奇数的形式（比如3x3和5x5）

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