Padding on/off. Determines the effective size of your input. VALID: No padding. Convolution etc. ops are only performed at locations that are "valid", i.e. not too close to the borders of your tensor. With a kernel of 3x3 and image of 10x10, you would be performing convolution on the 8x8 area inside the borders. SAME: Padding is provided. Whenever your operation references a neighborhood (no matter how big), zero values are provided when that neighborhood extends outside the original tensor to allow that operation to work also on border values. With a kernel of 3x3 and image of 10x10, you would be performing convolution on the full 10x10 area.

当stride为1时(卷积比池化更典型)，我们可以想到以下区别:

“SAME”:输出大小与输入大小相同。这就要求滤镜窗口要在输入贴图外滑动，因此需要垫片。 "VALID":过滤器窗口保持在输入映射中的有效位置，因此输出大小缩小为filter_size - 1。没有填充。

根据这里的解释和Tristan的回答，我通常使用这些快速函数进行完整性检查。

# a function to help us stay clean
def getPaddings(pad_along_height,pad_along_width):
    # if even.. easy..
    if pad_along_height%2 == 0:
        pad_top = pad_along_height / 2
        pad_bottom = pad_top
    # if odd
    else:
        pad_top = np.floor( pad_along_height / 2 )
        pad_bottom = np.floor( pad_along_height / 2 ) +1
    # check if width padding is odd or even
    # if even.. easy..
    if pad_along_width%2 == 0:
        pad_left = pad_along_width / 2
        pad_right= pad_left
    # if odd
    else:
        pad_left = np.floor( pad_along_width / 2 )
        pad_right = np.floor( pad_along_width / 2 ) +1
        #
    return pad_top,pad_bottom,pad_left,pad_right

# strides [image index, y, x, depth]
# padding 'SAME' or 'VALID'
# bottom and right sides always get the one additional padded pixel (if padding is odd)
def getOutputDim (inputWidth,inputHeight,filterWidth,filterHeight,strides,padding):
    if padding == 'SAME':
        out_height = np.ceil(float(inputHeight) / float(strides[1]))
        out_width  = np.ceil(float(inputWidth) / float(strides[2]))
        #
        pad_along_height = ((out_height - 1) * strides[1] + filterHeight - inputHeight)
        pad_along_width = ((out_width - 1) * strides[2] + filterWidth - inputWidth)
        #
        # now get padding
        pad_top,pad_bottom,pad_left,pad_right = getPaddings(pad_along_height,pad_along_width)
        #
        print 'output height', out_height
        print 'output width' , out_width
        print 'total pad along height' , pad_along_height
        print 'total pad along width' , pad_along_width
        print 'pad at top' , pad_top
        print 'pad at bottom' ,pad_bottom
        print 'pad at left' , pad_left
        print 'pad at right' ,pad_right

    elif padding == 'VALID':
        out_height = np.ceil(float(inputHeight - filterHeight + 1) / float(strides[1]))
        out_width  = np.ceil(float(inputWidth - filterWidth + 1) / float(strides[2]))
        #
        print 'output height', out_height
        print 'output width' , out_width
        print 'no padding'


# use like so
getOutputDim (80,80,4,4,[1,1,1,1],'SAME')

有三种填充选择:有效(无填充)，相同(或一半)，满。你可以在这里(Theano)找到解释: http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/conv_arithmetic.html

有效或无填充:

有效填充不涉及零填充，因此它只覆盖有效输入，不包括人工生成的零。对于内核大小为k的步幅s=1，则输出长度为((输入长度)- (k-1))。

相同或半填充:

当s=1时，相同的填充使输出的大小与输入的大小相同。如果s=1，补零的个数为(k-1)。

完全填充:

完全填充意味着内核运行整个输入，因此在结束时，内核可能只满足一个输入，其他为零。如果s=1，填充的零的数量是2(k-1)。如果s=1，则输出长度为((输入长度)+ (k-1))。

因此，填充的数量:(有效)<=(相同)<=(满)

如果你喜欢ascii艺术:

"VALID" = without padding: inputs: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 (12 13) |________________| dropped |_________________| "SAME" = with zero padding: pad| |pad inputs: 0 |1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13|0 0 |________________| |_________________| |________________|

在这个例子中:

输入宽度= 13 滤镜宽度= 6 步幅= 5

注:

"VALID"只删除最右边的列(或最底部的行)。 “SAME”尝试均匀地左右填充，但如果要添加的列的数量是奇数，它会将额外的列添加到右侧，就像本例中的情况一样(垂直方向上的逻辑相同:底部可能有额外的一行零)。

编辑:

关于名字:

对于“SAME”填充，如果你使用的步幅为1，该层的输出将具有与其输入相同的空间维度。 使用“VALID”填充，就没有“编造”填充输入。该层只使用有效的输入数据。

有效填充:这是零填充。希望没有混淆。

x = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.],[ 7., 8., 9.], [ 7., 8., 9.]])
x = tf.reshape(x, [1, 4, 3, 1])
valid_pad = tf.nn.max_pool(x, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], padding='VALID')
print (valid_pad.get_shape()) # output-->(1, 2, 1, 1)

相同填充:首先，这有点难以理解，因为我们必须分别考虑官方文档中提到的两个条件。

假设输入为，输出为，填充为，步幅为，内核大小为(只考虑单个维度)

案例01::

案例02::

被计算为可用于填充的最小值。由于的值是已知的，可以用这个公式求出值。

让我们来做这个例子:

x = tf.constant([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.],[ 7., 8., 9.], [ 7., 8., 9.]])
x = tf.reshape(x, [1, 4, 3, 1])
same_pad = tf.nn.max_pool(x, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], padding='SAME')
print (same_pad.get_shape()) # --> output (1, 2, 2, 1)

这里x的维数是(3,4)那么如果取水平方向(3):

若取垂直方向(4):

希望这将有助于理解实际上相同填充是如何在TF中工作的。