Padding
前言
當對filter進行掃描產生新圖，新圖變小，隨著CNN的層數越多層會導致新圖越來越小，會不斷失去失去邊緣數據，導致可分析內容變少了。最邊沿的數據，只被使用到一次，然後就沒機會用到了，利用padding來解決這樣的問題。
內容
Padding
- 再最邊沿的數據外，在一層0的pixel。
- 新圖就變成和原圖的size一樣。
- 新圖size的公式推導。
Valid and Same convolutions
- valid: 不加padding進行處理。
- same: 新圖就變成和原圖的size一樣。
- p跟f的關係。
- f通常是設定奇數(這樣容易對稱，比較不會出現左右不均)
該學到的
- padding所解決掉的問題。
- 新圖size的公式推導。