关于padding的same和valid以及降采样图像变为原来一半的疑惑
来源：4-4 VGG-ResNet实战（1）
CrazyCat岩
2018-12-03
在本节15分10秒，老师说由于图像大小是32*32，每次除以2可以除尽，因此padding选择same或valid无所谓，不存在数据丢失的问题。
问题1：如果在conv1中发生了降采样，那么padding设为same，作用不应该是使图像的输出大小等于输入大小吗，为什么会变为原来的一半？
问题2：如果padding为valid，图像经过3 * 3，步长为（2,2）的卷积后大小是15 * 15呀，数据还是会丢失。
问题3：在卷积操作中，不考虑卷积核大小，只要步长为2的就一定是降采样吗，即图像就一定是原来的一半吗？
老师，这块反复看了几遍视频，还是对这部分有些疑惑，不明所以，希望老师给出详细的解答，谢谢老师~
2回答
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问题1: padding 设为same指的不是让输入和输出一样，而是说不丢失数据。设为valid是指如果有不足的部分，就丢弃掉。 可以参考这个链接：https://stackoverflow.com/questions/37674306/what-is-the-difference-between-same-and-valid-padding-in-tf-nn-max-pool-of-t
问题2：padding是valid，卷积后大小是15*15，但是因为所有数据都参与了运算，所以我们不认为有数据丢失。也就是说，数据丢失与否不是由输出size是否变小来决定的。
问题3：基本上是，由我们卷积输入输出size公式可以看到，padding和卷积核大小只是加减，步长是用来除的，所以步长为2就是变为原来的一半。
212019-01-03 -
慕九州9175731
2018-12-06
降采样是在pooling层做的，目的是减少输入维度的同时获取某个区域内更具代表性的特征。padding是在卷积层做的，目的是提取特征，在卷积层不希望数据被丢失，也希望边缘数据能被最大化利用才会被做padding。两个层的任务不一样。个人理解。
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