卷积的三种模式：full, same, valid

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分类专栏： CNN 文章标签： 深度学习 神经网络 机器学习
于 2022-07-19 10:20:55 首次发布
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本文详细介绍了卷积神经网络中的三种卷积方式：full卷积、same卷积和valid卷积。full卷积通过上采样增大输出尺寸，same卷积保持输入输出尺寸一致，valid卷积则进行下采样。每种卷积方式的输出特征图尺寸计算公式和应用场景都有所不同，对于理解和应用CNN至关重要。

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前言

卷积神经网络是模式识别分类常用的网络结构之一，在大规模的图像识别等方面有着很大的优势。

一、full卷积

  • full卷积式典型的上采样卷积，其特点式卷积核可以超出特征图的范围，但是卷积核的边缘要与特征图的边缘有交点。这种卷积将如图的2×2的特征图，在经过尺寸为3×3、步长为1的卷积核卷积后，变成了4×4的特征图。其输出特征维度的计算满足式(1)。 在这里插入图片描述
    其中， Skernel 代表卷积核的步长， Dkernel 代表卷积核的维度， Padding 代表扩充值的维度。
    在这里插入图片描述

二、same卷积

  • same卷积是介于full卷积和valid卷积之间的一种卷积方式，其特点是卷积前后特征图的尺寸不变。由于same卷积的特点，其Padding值是固定设置的，计算式可通过式(1)推导出来。

在这里插入图片描述

三、valid卷积

  • valid卷积是最常用的下采样卷积，其特点是卷积核不能超出特征图的范围。如图，在卷积核为3×3且步长为1，且不会在周边增加扩充值的情况下，一个5×5的特征图经过卷积后，变成了3×3的尺寸大小。
  • 输出的特征图维度计算式为：式（1）
    在这里插入图片描述

四、总结

在这里插入图片描述

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图示卷积的三种模式：full、same、valid
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valid 滑动步长为S，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：(N1-N2)/S+1 x (N1-N2)/S+1该卷积的padding = 0valid卷积,即仅使用每个卷积的有效部分. same 滑动步长为1，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：N1xN1 full 滑动步长为1，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：(N1+N2-1) x (N1+N2-1) 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_
讨论卷积的三种模式-full；same；valid
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三种卷积模式1、full卷积模式定义图示理解2、same卷积模式定义图示理解3、valid卷积模式定义图示理解 初始设定图像的大小为 7x7， 卷积核(filter)的大小为 3X3 1、full卷积模式 定义 full 卷积模式，图像每个元素都要进行覆盖计算，Filter卷积核只要能覆盖到图像的部分进行计算就可以，没有覆盖到的部分我们就补 0 进行计算即可。 图示理解 2、same卷积模式 定义 same 就代表我卷积前和卷积后的图像大小会保持一致。具体操作的话，我们会规定filter 有一个锚点。每次
卷积的三种模式
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05-19
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