填充

在卷积神经网络的语境中，填充是指在输入图像或特征图周围添加额外的“像素”或值层。通常用零进行填充（零填充），但也可能使用其他值。填充的主要目的是控制输出特征图的空间尺寸，并处理卷积操作中产生的边界效应。通过策略性地添加填充，我们可以保持原始输入尺寸、防止边缘信息丢失，并提高网络性能。