2. Padding: Very often in designing Deep Neural Networks architectures, we want the output of convolution to be of the same size as the input. This can be achieved by padding the input ends with a number of (typically) zero entries, usually on both sides. Padding is done mostly for convenience. It can sometimes impact performance and result in strange border effects, that said, when using a ReLU non-linearity, zero padding is not unreasonable.
Remplissage (padding) : très souvent, dans la conception des architectures de réseaux neuronaux profonds, nous voulons que la sortie de la convolution soit de la même taille que l’entrée. Cela peut être réalisé en ajoutant aux extrémités de l’entrée un certain nombre d’entrées (généralement) nulles, généralement des deux côtés. Le remplissage se fait surtout par commodité. Il peut parfois avoir un impact sur les performances et entraîner d’étranges effets de bord, cela dit, lorsqu’on utilise une non-linéarité ReLU, le remplissage avec des zéros n’est pas déraisonnable.