55.3 填充

在进行卷积层的主要处理之前，有时要在输入数据的周围填充固定的数据（例如0）。这个处理叫作填充。例如，在图55-5所示的例子中，针对大小为(4,

4)的输入数据使用了幅度为1的填充。

图55-5 卷积运算的填充处理

如图55-5所示，大小为(4，4)的输入数据经过填充后变为(6,6)的形状。然后应用大小为(3,3)的过滤器，生成了大小为(4,4)的输出数据。这个例子中的填充被设置为1，但其实它也可以被设置为2或3等任意整数。我们也可以为垂直方向和水平方向单独设置填充。

使用填充的主要目的是调整输出的大小。例如，对大小为(4，4)的输入数据应用大小为(3，3)的过滤器后，输出大小变为(2，2)，相当于输出大小比输入大小缩小了2个元素。对重复进行卷积运算的深度网络来说，这是一个问题，因为如果每次进行卷积运算时都会缩小空间，那么在某个时间点就不能再进行卷积运算了。为了避免出现这种情况，需要使用填充。在前面的例子中，通过将填充的幅度设置为1，输入大小变成了(6，6)。此时再经过过滤器，输出大小将变成(4，4)，大小不变。