CNN中两种padding方式VALID和SAME

Valid卷积意味着不填充，这样的话，如果你有一个n×n的图像，用一个f×f的过滤器卷积，它将会给你一个(n-f+1)×(n-f+1)维的输出。

Same卷积，那意味你填充后，你的输出大小和输入大小是一样的。根据这个公式n-f+1，当你填充p个像素点，n就变成了n+2p，最后公式变为n+2p-f+1。因此如果你有一个n×n的图像，用p个像素填充边缘，输出的大小就是这样的(n+2p-f+1)×(n+2p-f+1)。如果你想让n+2p-f+1=n的话，使得输出和输入大小相等，如果你用这个等式求解p，那么p=(f-1)/2。所以当f是一个奇数的时候，只要选择相应的填充尺寸，你就能确保得到和输入相同尺寸的输出。