이 논문에서는 제로 패딩에 대한 보상 알고리즘을 제안하여 딥 컨볼루션 신경망의 성능을 향상시키고자 한다. 컨볼루션 필터의 특성을 고려함으로써, 제안된 방법들은 제로 패딩 입력으로 인해 발생하는 컨볼루션 출력 오차를 효율적으로 보상한다. 우선 제안된 알고리즘들은 단일 이미지 초해상도(Single Image Super Resolution)를 위한 패치 기반 SRResNet에 대해 개발되었으며, 성능 비교는 SRResNet 모델을 사용하여 수행한다. 그러나 패딩 알고리즘들의 일반화된 특성으로 인해, 그 효능은 폐 CT 이미지 분할을 위한 U-Net에서도 검증한다. 제안된 알고리즘은 최근 개발된 부분 컨볼루션 기반 패딩(partial convolution based padding, PCP)이라 불리는 기존 알고리즘보다 더 나은 성능을 보인다.

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