快速的解释

VALID:不要应用任何填充，也就是说，假设所有的维度都是有效的，这样输入的图像就会被你指定的过滤器和stride完全覆盖。

SAME:应用填充到输入(如果需要)，以便输入图像被过滤器和步幅完全覆盖。对于stride 1，这将确保输出图像大小与输入相同。

笔记

This applies to conv layers as well as max pool layers in same way The term "valid" is bit of a misnomer because things don't become "invalid" if you drop part of the image. Sometime you might even want that. This should have probably be called NO_PADDING instead. The term "same" is a misnomer too because it only makes sense for stride of 1 when output dimension is same as input dimension. For stride of 2, output dimensions will be half, for example. This should have probably be called AUTO_PADDING instead. In SAME (i.e. auto-pad mode), Tensorflow will try to spread padding evenly on both left and right. In VALID (i.e. no padding mode), Tensorflow will drop right and/or bottom cells if your filter and stride doesn't full cover input image.

有效填充是没有填充。 相同的填充在某种程度上是输出与输入大小相同的填充。

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。

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。

Tensorflow 2.0兼容答案:上面已经提供了关于“有效”和“相同”填充的详细解释。

但是，我将在Tensorflow 2中指定不同的池化函数和它们各自的命令。X(>= 2.0)，为社区的利益。

1.x中的函数:

tf.nn.max_pool

tf.keras.layers.MaxPool2D

tf中平均池值=>无。神经网络,tf.keras.layers.AveragePooling2D

2.x中的函数:

tf.nn。Max_pool如果在2中使用。如果从1迁移，则tf. compat_v1 .nn.max_pool_v2或tf. compat_v2 .nn.max_pool。X到2。X。

tf.keras.layers。MaxPool2D如果在2中使用。x和

tf. compat_v1 .keras.layers. maxpooling2d或tf. compat_v1 .keras.layers. maxpooling2d或tf. compat_v2 .keras.layers. maxpooling2d或tf. compat_v2 .keras.layers. maxpooling2d，如果从1迁移。X到2。X。

平均池=> tf.nn。Avg_pool2d或tf.keras.layers。如果在TF 2中使用AveragePooling2D。x和

tf. compat_v1 . dn .avg_pool_v2或tf. compat_v2 .v2. dn .avg_pool或tf. compat_v1 .keras.layers. averagepooling2d或tf. compat_v1 .keras.layers. avgpool2d或tf. compat_v2 .keras.layers. averagepooling2d或tf. compat_v2 .keras.layers. avgpool2d，如果从1迁移。X到2。X。

有关Tensorflow迁移的更多信息。X到2。请参考本迁移指南。