tf.nn.max_pool的tensorflow中的'SAME'和'VALID'填充有什么区别？
在我看来，“有效”表示在进行最大池化时，边缘外部不会出现零填充。
根据A guide to convolution arithmetic for deep learning的说法，它表示池运算符中将没有填充，即仅使用tensorflow的“ VALID”。
但是tensorflow中最大池的'SAME'填充是什么？
参考方案
我将举一个例子使其更加清晰：
x：形状为[2，3]，1通道的输入图像valid_pad：具有2x2内核，跨度2和有效填充的最大池。same_pad：具有2x2内核，跨度2和相同填充的最大池（这是经典的处理方式）
输出形状为：
valid_pad：此处没有填充，因此输出形状为[1，1]same_pad：在这里，我们将图像填充为[2，4]形状（使用-inf，然后应用最大池），因此输出形状为[1、2]
x = tf.constant([[1., 2., 3.],
[4., 5., 6.]])
x = tf.reshape(x, [1, 2, 3, 1]) # give a shape accepted by tf.nn.max_pool
valid_pad = tf.nn.max_pool(x, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], padding='VALID')
same_pad = tf.nn.max_pool(x, [1, 2, 2, 1], [1, 2, 2, 1], padding='SAME')
valid_pad.get_shape() == [1, 1, 1, 1] # valid_pad is [5.]
same_pad.get_shape() == [1, 1, 2, 1] # same_pad is [5., 6.]
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