tensorflow中的padding类型SAME和VALID

SAME:意味着输出的特征图与输入的特征图有相同的空间维度。zero padding被引入使输入图与输出图的形状匹配。

VALID：没有padding

tensorflow中的padding操作适用于卷积和池化操作。

VALID：只会舍弃最右面的列

SAME:均匀地在左右两端加入pad，如果这个列数为奇数，那么则会向最右边加入一个额外的一列。

对于SAME和VALID我们给出两组计算公式，同时适用于池化和卷积操作。

1、对于SAME padding，输出的高度和宽度可以计算为：

out_height = ceil(float(in_height) / float(strides[1]))

out_width = ceil(float(in_width) / float(strides[2]))

2、对于VALID padding，输出的高度和宽度可以计算为：

out_height = ceil(float(in_height - filter_height + 1) / float(strides1))

out_width = ceil(float(in_width - filter_width + 1) / float(strides[2]))