卷积神经网络中的padding对它的认识
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首先看一下以下代码吧！
from keras.layers import Conv2D,Dense,Flatten
from keras.models import Sequential
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters = 32,kernel_size = [3,3],strides = [1,1],padding = 'same',input_shape = [6,6,3]))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units = 10,activation = 'softmax'))
model.compile()
model.fit()问题的起因是这样的：卷积层的基本原理其实并不复杂。然而，在代码中发现了一个参数叫做padding时感到有些困惑。
上图为基本的卷积运算过程图示。假设原始图片尺寸为6x6、卷积核尺寸为3x3且滑动步长为1，则根据卷积核的滑动规律可计算出特征图（feature map）
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