卷積中的full same valid

2022-11-24 18:57:10 字數 765 閱讀 1355

通常用外部api進行卷積的時候,會面臨mode選擇。

本文清晰展示三種模式的不同之處,其實這三種不同模式是對卷積核移動範圍的不同限制。

設 image的大小是7x7,filter的大小是3x3

1,full mode

橙色部分為image, 藍色部分為filter。full模式的意思是,從filter和image剛相交開始做卷積,白色部分為填0。filter的運動範圍如圖所示。

2,same mode

當filter的中心(k)與image的邊角重合時,開始做卷積運算,可見filter的運動範圍比full模式小了一圈。注意:這裡的same還有一個意思,卷積之後輸出的feature map尺寸保持不變(相對於輸入)。當然,same模式不代表完全輸入輸出尺寸一樣,也跟卷積核的步長有關係。same模式也是最常見的模式,因為這種模式可以在前向傳播的過程中讓特徵圖的大小保持不變,調參師不需要精準計算其尺寸變化(因為尺寸根本就沒變化)。

3.valid

當filter全部在image裡面的時候,進行卷積運算,可見filter的移動範圍較same更小了。

matlab中sparse和full函式的使用

sparse函式 功能 建立稀疏矩陣 用法1 s sparse x 將矩陣x轉化為稀疏矩陣的形式,即矩陣x中任何零元素去除,非零元素及其下標 索引 組成矩陣s。如果x本身是稀疏的,sparse x 返回s。舉例如下 1 a 1,0,2 0,0,1 0,0,6 2 a 34 a 56 1027 001...