ZeroPadding2D在Keras中的工作原理如何？如果我将padding =（0,40）属性应用于（96,1366,1）图像，则会得到（96,1440,1），但是我不理解1440是如何从计算中得出的结果。
最佳答案
它只是在图像的两面增加了40个（总共增加了80个）。
https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d
我真的相信您的价值观是：
输入（96,1360,1）和输出（96,1440,1）；要么
输入（96,1366,1）和输出（96,1446,1）
关于machine-learning - ZeroPadding2D层如何计算？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43916809/