卷積神經網絡中的填充操作是指在輸入資料周圍填充一定數量的虛拟資料，以便在卷積操作時可以保持輸出資料的大小不變或者減少資料的尺寸損失。
填充操作可以分為兩種類型：同等填充和不同等填充。
同等填充是指在輸入資料周圍填充一定數量的相同值，例如0。這種填充方式可以保持輸出資料的大小不變，同時可以增加卷積核的感受野，提高模型的性能。
不同等填充是指在輸入資料周圍填充一定數量的不同值，例如随機數或者噪聲。這種填充方式可以增加模型的魯棒性，提高模型的泛化能力。
在卷積神經網絡中，填充操作通常與卷積核的大小和步長一起使用，以調整輸出資料的大小和形狀。填充操作可以在卷積層之前或之後進行，具體取決于模型的結構和設計。
