机器学习第四课(padding)

卷积的边界处理(padding)

现在让我们看一下填充（padding）。在此之前，想象一个场景：当你把 5 x 5 x 3 的过滤器用在 32 x 32 x 3 的输入上时，会发生什么？输出的大小会是 28 x 28 x 3。注意，这里空间维度减小了。如果我们继续用卷积层，尺寸减小的速度就会超过我们的期望。在网络的早期层中，我们想要尽可能多地保留原始输入内容的信息，这样我们就能提取出那些低层的特征。比如说我们想要应用同样的卷积层，但又想让输出量维持为 32 x 32 x 3 。为做到这点，我们可以对这个层应用大小为 2 的零填充（zero padding）。零填充在输入内容的边界周围补充零。如果我们用两个零填充，就会得到一个 36 x 36 x 3 的输入卷。

如果我们在输入内容的周围应用两次零填充，那么输入量就为 32×32×3。然后，当我们应用带有 3 个 5×5×3 的过滤器，以 1 的步幅进行处理时，我们也可以得到一个 32×32×3 的输出

如果你的步幅为 1，而且把零填充设置为

K 是过滤器尺寸，那么输入和输出内容就总能保持一致的空间维度。

计算任意给定卷积层的输出的大小的公式是

其中 O 是输出尺寸，K 是过滤器尺寸，P 是填充，S 是步幅。