【AI深究】CNN中的零填充（Padding）与输出尺寸推导——全网最详细全流程详解与案例（附详尽Python代码演示）|原理数学推导、工程意义、实际案例及可视化代码|无填充、等长填充、自定义补零圈数

大家好，我是爱酱。本篇将会系统梳理卷积神经网络（CNN）中的零填充（Padding）与输出尺寸推导的原理、数学推导、工程意义、实际案例及可视化代码，便于直接亲身尝试。

注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！

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一、零填充（Padding）是什么？

零填充（Padding）指在输入特征图的边缘补上若干圈“0”，以控制卷积操作后输出特征图的空间尺寸。

• 英文专有名词：Padding, Zero Padding

• 本质作用：

  • 保持输出尺寸不变（常见于“same”卷积）

  • 控制感受野增长速度

  • 避免边缘信息丢失

常见Padding类型

• Valid Padding（无填充）：不补零，输出尺寸变小
  

• Same Padding（等长填充）：补零使输出尺寸与输入一致
  

• Custom Padding：自定义补零圈数

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二、卷积输出尺寸推导

假设输入特征图尺寸为 ，卷积核大小为 ，步幅为 ，填充为