Conv2D — padding="same"

keras.layers.Conv2D / padding="same"

При padding="same" вокруг входа добавляются нулевые пиксели (zero-padding) так, чтобы выход имел те же пространственные размеры, что и вход при stride=1: вход 5×5 → выход 5×5. Для ядра 3×3 добавляется 1 нулевой столбец/строка с каждой стороны: вход 5×5 → дополненный 7×7.

Нулевые пиксели (жёлтые ячейки) дают нулевой вклад в сумму, но позволяют ядру обработать угловые и краевые позиции. Тепловая карта покажет, что минимальное число обращений к пикселю увеличивается с 1 до 4 по сравнению с padding="valid".

Фильтр (3×3)
cross kernel
×
Input + padding (7×7)
Output (5×5)
Нажмите Play для запуска
valid — диапазон 1–9
same — диапазон 4–9
С padding="same" угловые пиксели используются 4× вместо 1× — разброс вдвое меньше