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卷积之后的尺寸大小计算公式为：
我们可以得出
长宽不等时，卷积之后的计算公式也是如此，只需分别计算即可。
在实际操作时，我们还会碰到 padding的两种方式 “SAME” 和 “VALID”，padding = “SAME”时，会在图像的周围填 “0”，padding = “VALID”则不需要，即 P=0。一般会选“SAME”，以来减缓图像变小的速度，二来防止边界信息丢失（即有些图像边界的信息发挥作用较少）。
注意！！！
此时可能会发现，按照这两中方式，按照上面的公式怎么不对呀
其实公式是没有问题的，
问题可能也就出在上面
tensorflow官网给出了另一种计算方式，也是正确的：
padding = “SAME”时：
padding = “VALID”时：
当
padding= “SAME”时：
根据公式1：
根据公式2：
padding= “VALID”时：
根据公式1：
根据公式3：
如下：