卷积神经网络的填充大小是指什么

卷积神经网络的填充大小是指在输入数据的周围添加一定数量的虚拟像素，以便在进行卷积操作时能够保持输出的大小与输入的大小一致。填充大小通常是根据卷积核的大小和步长来确定的，可以有效地防止信息在卷积过程中丢失或减少。填充大小通常有两种类型：同等填充和有效填充。同等填充是指在输入数据的周围添加相同数量的虚拟像素，而有效填充是指只在需要时添加虚拟像素。