1.輸出特徵尺寸計算
在了解神經網路中卷積計算的整個過程後，就可以對輸出特徵圖的尺寸進行計算，如圖 5-8 所示，5×5 的影象經過 3×3 大小的卷積核做卷積計算後輸出特徵尺寸為 3×3。
2.全零填充（padding）
為了保持輸出影象尺寸與輸入影象一致，經常會在輸入影象周圍進行全零填充，如圖 5-9 所示，在 5×5 的輸入影象周圍填 0，則輸出特徵尺寸同為 5×5。
在 tensorflow 框架中，用引數 padding = 『same』或 padding = 『valid』表示是否進行全零填充，其對輸出特徵尺寸大小的影響如下：
注意：在利用 tensorflow 框架構建卷積網路時，一般會利用 batchnormalization函式來構建 bn 層，進行批歸一化操作，所以在 conv2d 函式中經常不寫 bn。
TF03 全零填充（Padding）
有時候，我們希望卷積計算，保持輸入特徵圖的尺寸不變，可以使用全零填充 padding 在輸入特徵周圍填充0 上圖5 5 1的輸入特徵圖經過全零填充後，再通過3 3 1的卷積核，進行步長為1的卷積計算，輸出特徵圖仍是5 5 1 下面給出，卷積輸出特徵圖維度的計算公式 text left text 入長...
RSA PKCS1padding 填充模式
在bouncycastle實現rsa的pkcs1v1.5模式中，如果是公鑰加密資訊 forencryption true 金鑰長度為1024位，那麼輸出的密文塊長度為128個位元組，輸入的明文塊長度為127 10,即輸入的明文塊最大是117位，如果輸入的明文塊小於117位，比如輸入的明文塊長度為64...
padding填充same 和valid兩種方式
卷積操作會使影象變小，為了影象卷積後大小不變，需要填充0，我一直以為只要padding same 卷積後大小就不變，現在發現應該不對勁。w 表示大小，f表示卷積核大小，s表示stride 當stride 1,1,1,1 時，padding same 卷積操作後大小不變，需要填充0,padding v...