卷积： SAME：输入大小不够时会在右边加padding补足。output_shape = ceil(input_shape/ stride_size) VALID：output_shape = ceil((input_shape + kernel_shape - 1) / stride_size)   池化： 池化没有参数，除非使用tf.nn.max_pool_with_argmax_

1 卷积层梯度反向传播 卷积的前向传播，相对简单 O u p u t = ( I n p u t + 2 p − k ) / s + 1 Ouput = (Input +2p- k)/s + 1 Ouput=(Input+2p−k)/s+1，具体实现，可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/40951745 卷积运算也是转化成矩阵的乘法，如下图 上图是个多通道的算例，