我正在使用具有张量流的keras并尝试构建类似VGG的模型。在某个阶段，我有一个大小的张量（h，w，c）=（2,2,512），我打电话：
model.add(Convolution2D(nOutputPlane,3,3,border_mode='same'))
并收到以下错误：
ValueError: Filter must not be larger than the input: Filter: (3, 3) Input: (2, 2)
据我了解，只要border_mode相同，就应该没问题，不是吗？
所以我知道为什么会出现这个错误？
由于
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没有。 border_mode（也称为填充类型）应用于卷积的输出。
因此，如果卷积输入为2x2，则必须使用2x2（或1x1）滤波器才能产生1x1（或2x2）输出。然后，如果border_mode='same'输出填充了正确数量的零，以便具有相同的输入大小。
如果要在2x2输入上应用3x3卷积，则必须在卷积操作之前填充。
P.S：填充2x2输入使其成为3x3是不对称的填充，这是不寻常的。检查你的网络结构，通常一切都是对称的