填充大小的可能值，$P$, 取决于输入大小$W$（遵循博客的符号），过滤器大小$F$和步伐$S$. 我们假设宽度和高度是相同的。

您需要确保的是输出大小，$(W-F+2P)/S+1$, 是一个整数。什么时候$S = 1$然后你得到你的第一个方程$P = (F-1)/2$作为必要条件。但是，一般来说，您需要考虑三个参数，即$W$,$F$和$S$为了确定的有效值$P$.

实现 SAME padding 所需的 padding P的通用公式如下：

P = ((S-1)*W-S+F)/2, with F = filter size, S = stride, W = input size

当然，填充 P 不能是分数，因此您应该将其四舍五入到下一个更高的 int 值。

在某些情况下(input_dim + 2*padding_side - filter) % stride == 0，padding_side 没有解决方案。

该公式(filter - 1) // 2对于输出形状为 的公式来说已经足够好了(input_dim + 2*padding_side - filter) // stride + 1。输出图像不会保留填充图像中的所有信息，但没关系，因为我们只从填充中截断。

要查找任何内核大小的填充大小：

水平填充

水平总填充 = (#rows_in_image * (horizo​​ntal_stride -1) - Horizo​​ntal_stride + Horizo​​ntal_dilation * (rows_in_kernel - 1) + 1

left pad = Horizo​​ntal total_paddint // 2
right pad = total_padding - left pad

同样，您可以找到垂直填充。