卷积神经网络中的padding是什么

在卷积神经网络中，padding是指在输入数据周围添加一圈固定值的操作。这个固定值可以是零或者其他任何值。其目的是为了在进行卷积操作时，保持输出尺寸与输入尺寸相同或者相近。通常在卷积层中，卷积核的尺寸比输入数据的尺寸小，因此在进行卷积操作时，如果不进行padding，输出的特征图尺寸就会减小，这可能会导致信息丢失。因此，padding可以帮助我们保持特征图的尺寸，从而提高模型的表现力和准确性。常见的padding方式有valid padding和same padding两种。valid padding表示不进行padding，same padding表示添加足够的padding以保持输入输出尺寸相同。