Motivation
“卷积神经网络(CNNs)处理这样的情况:滤波器使用几种启发式方法(如零、重复或均值填充)扩展到图像边界之外。这些方案以一种特别的方式应用，并且由于与图像内容的相关性较弱，并且与目标任务无关，导致边界处的输出质量较低。”
这些话来自摘要的机翻，听起来奇奇怪怪的，意思就是：我们用padding来扩充图像，但是这些padding的内容与图像本身并没有关系。而我们卷积时滤波器是对原本的图像和padding无差别的进行卷积。这就导致边界处理引入了别的信息，作者的解决办法也是基于这个思想的。
Method
我们原来卷积一次都是用的一个filter，现在作者将边界处的filter换一下，如下图所示。
