zero padding

Zero Padding在卷积神经网络中的作用是为了保护图像边缘信息的丢失。在CNN中，卷积操作可以实现图像的降维，即图像缩小。然而，如果重要的内容位于图像边缘，卷积后就会丢失大量信息。为了解决这个问题，可以使用零填充技术。零填充是一种允许保留原始输入大小的技术，在每个卷积层上指定。它在水平轴和垂直轴的开始和结束处添加了零，以保持输入和输出的相同空间维度，从而避免了边缘信息的丢失。零填充在卷积层中被广泛使用，以确保输入和输出具有相同的维度。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [二维卷积详解，zero padding 和shape=full, same, valid详解](https://blog.csdn.net/weixin_42150026/article/details/104554895)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [Zero Padding（零填充）——在卷积神经网络中的作用？](https://blog.csdn.net/MengYa_Dream/article/details/123438445)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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