我正在使用Keras的Conv2D方法。在documentation中写着
填充：“有效”或“相同”之一（不区分大小写）。请注意，“相同” 在跨步为！= 1的后端之间稍微不一致，因为 描述了here
作为输入，我有大小为（64,80,1）的图像，并且我正在使用大小为3x3的内核。这是否意味着在使用Conv2D(32, 3, strides=2, padding='same')(input)时填充错误？
如何使用ZeroPadding2D修复它？
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根据您的评论，看到您定义的跨度为2，我相信您要实现的输出大小恰好是输入大小的一半，即output_shape == (32, 40, 32)（第二个32是要素）
在这种情况下，只需在最终模型上调用model.summary()，您就会发现情况是否如此。
如果是，则无需执行其他操作。
如果它大于所需的大小，则可以添加一个Cropping2D层以从图像的边界处切除像素。
如果它小于所需的大小，则可以添加一个ZeroPadding2D图层，以将零像素添加到图像的边界。
创建这些图层的语法是
Cropping2D(cropping=((a, b), (c, d)))
ZeroPadding2D(padding=((a, b), (c, d)))
a：要添加到顶部/从顶部切掉的行数b：要添加到/从底部切掉的行数c：您要添加到/从左边切掉的列数d：要添加到/从右边切掉的列数但是请注意，对于每个卷积层，总是没有完美的一半大小的严格技术要求。您的模型可能运行良好，没有任何填充或裁剪。您将不得不对其进行实验才能找到答案。