Which type of padding preserves the spatial dimensions of the input in a convolutional layer?

Đáp án đúng: "Same padding". Trong Conv2D, đặt padding='same' thì Keras tự đệm thêm viền quanh ảnh sao cho với stride bằng 1, đầu ra có cùng chiều cao và chiều rộng với đầu vào; ví dụ ảnh 28×28 qua bộ lọc 3×3 được đệm mỗi phía 1 điểm ảnh nên vẫn ra 28×28. "Valid padding" sai vì padding='valid' nghĩa là không đệm, đầu ra co lại theo công thức n − k + 1, ví dụ 28 − 3 + 1 = 26. "Zero padding" sai vì đây chỉ nói giá trị dùng để đệm là số 0 mà không quy định đệm bao nhiêu; đệm ít hơn mức cần thì kích thước vẫn giảm, nên thuật ngữ này không bảo đảm giữ nguyên kích thước như same padding. "Symmetric padding" sai vì đó là kiểu đệm lấy giá trị phản chiếu từ mép ảnh (chế độ SYMMETRIC của tf.pad), mô tả nội dung phần đệm chứ không phải tùy chọn padding của lớp tích chập, và tự nó không cam kết giữ kích thước.