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。

为了补充YvesgereY的回答，我发现这个可视化非常有用:

填充'valid'是第一个数字。滤镜窗口停留在图像内部。

填充'same'是第三个数字。输出是相同的大小。

在这篇文章里找到的

可视化致谢:vdumoulin@GitHub

我引用了官方tensorflow文档https://www.tensorflow.org/api_guides/python/nn#Convolution中的答案 对于'SAME'填充，输出高度和宽度的计算如下:

out_height = ceil(float(in_height) / float(strides[1]))
out_width  = ceil(float(in_width) / float(strides[2]))

顶部和左侧的填充被计算为:

pad_along_height = max((out_height - 1) * strides[1] +
                    filter_height - in_height, 0)
pad_along_width = max((out_width - 1) * strides[2] +
                   filter_width - in_width, 0)
pad_top = pad_along_height // 2
pad_bottom = pad_along_height - pad_top
pad_left = pad_along_width // 2
pad_right = pad_along_width - pad_left

对于'VALID'填充，输出高度和宽度的计算如下:

out_height = ceil(float(in_height - filter_height + 1) / float(strides[1]))
out_width  = ceil(float(in_width - filter_width + 1) / float(strides[2]))

填充值总是0。

TensorFlow Convolution的例子概述了SAME和VALID的区别:

对于相同的填充，输出的高度和宽度计算如下: Out_height = ceil(float(in_height) / float(strides[1])) Out_width = ceil(float(in_width) / float(strides[2]))

And

对于VALID填充，输出高度和宽度的计算如下: Out_height = ceil(float(in_height - filter_height + 1) / float(strides[1])) Out_width = ceil(float(in_width - filter_width + 1) / float(strides[2]))

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。

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.