🌟Tensorflow中padding的两种类型：SAME & VALID💫

在Tensorflow中，当我们使用卷积神经网络（CNN）时，常常会遇到`padding`参数的选择问题。它决定了卷积操作后输出图像的大小。主要有两种类型：SAME 和 VALID 📏。

首先，SAME padding 是一种让卷积后的输出尺寸与输入尺寸保持一致的方式。简单来说，系统会在输入数据的边缘自动填充一些值（通常是0），以确保输出大小不变。这种模式非常适合需要保持空间分辨率的任务，比如图像分类或目标检测 🌿。

其次，VALID padding 则是不进行任何填充的操作。这意味着卷积核只在原始输入上有定义的操作区域，因此输出尺寸会比输入小。这种方式适合那些对空间信息要求不高，但更关注特征提取的场景 ⚡️。

选择哪种方式取决于你的具体需求。如果希望保留更多细节，可以选择SAME；若追求高效计算且能接受较小输出尺寸，则VALID更适合！💪

无论选择哪种，理解它们背后的逻辑都能帮助你更好地构建模型哦！🚀