If we want to achieve the same dimensionality, we can have paddings. Continuing the code above, we can add new parameters to the convolution function: stride=1 and padding=(1, 2), which means 1 on y direction (1 at the top and 1 at the bottom) and 2 on x direction. Then the output signal is in the same size compared to the input signal. The number of dimensions that is required to store the collection of kernels when you perform 2D convolution is 4.
Si nous voulons atteindre la même dimensionnalité, nous pouvons rembourrer. En continuant le code ci-dessus, nous pouvons ajouter de nouveaux paramètres à la fonction de convolution : stride=1 et padding=(1, 2), ce qui signifie 1 dans la direction y (1 en haut et 1 en bas) et 2 dans la direction x. Le signal de sortie est alors de la même taille que le signal d’entrée. Le nombre de dimensions nécessaires pour stocker la collection de noyaux lorsque vous effectuez une convolution 2D est de 4.