same卷积和valid卷积的区别是什么？

same卷积和valid卷积是在卷积神经网络中常用的两种卷积操作方式，它们的区别主要体现在边界处理上。

1. Same卷积：在进行same卷积时，会在输入图像的边界周围填充适当数量的零值，使得输出的特征图大小与输入图像大小相同。填充的数量取决于卷积核的大小和步长。这样做的目的是为了保持输入和输出的尺寸一致，方便网络层之间的连接。

2. Valid卷积：在进行valid卷积时，不进行任何填充操作，直接将卷积核应用于输入图像。这意味着输出的特征图尺寸会比输入图像尺寸小，因为卷积核无法在边界处完全应用。

总结起来，same卷积通过填充操作保持输入和输出的尺寸一致，而valid卷积则不进行填充操作，导致输出尺寸较小。

相关问题

same 卷积和 valid 卷积的区别是什么？

同卷积（Same Convolution）和有效卷积（Valid Convolution）是两种卷积方式，它们的区别在于边缘处理的方式不同。

在卷积神经网络中，我们通常使用卷积核对输入数据进行卷积操作，得到输出特征图。同卷积和有效卷积的不同之处在于，同卷积在卷积时会在输入数据的边缘加上一定数量的零值，使得输出特征图的大小与输入特征图的大小相同，而有效卷积则不会进行这种操作，因此输出特征图的大小会比输入特征图小。

以二维卷积为例，假设输入特征图大小为 $(H, W)$，卷积核大小为 $(K_h, K_w)$，步长为 $S$，则同卷积时需要在输入特征图的边缘填充的零值数量为：

$$
P_h = \frac{(H-1)S+K_h-H}{2}, ~ P_w = \frac{(W-1)S+K_w-W}{2}
$$

而有效卷积时不需要进行零值填充，因此输出特征图大小为：

$$
\left\lfloor\frac{H-K_h}{S}+1\right\rfloor \times \left\lfloor\frac{W-K_w}{S}+1\right\rfloor
$$

因此，在使用卷积神经网络进行图像分类等任务时，通常会选择使用同卷积来保持输入特征图的大小不变，以便于后续的处理。而在一些需要减小特征图大小的任务中，如目标检测等，可以选择有效卷积来减小特征图的大小。

same卷积和valid卷积的区别是什么

same卷积和valid卷积是卷积神经网络中常用的两种卷积方式。

Valid卷积是指在卷积时不进行边界填充，因此输出的feature map尺寸比输入的feature map尺寸小。这种卷积方式通常用于提取特征时，可以减少特征图的尺寸，但也可能损失一些边缘信息。

Same卷积是指在卷积时在输入图像的边界周围补零，使得输出feature map的尺寸与输入feature map的尺寸相同。这种卷积方式通常用于在卷积神经网络中的层之间进行信息传递时，可以保持特征图的尺寸不变，避免信息丢失。

因此，same卷积和valid卷积的主要区别在于是否进行边界填充，以及输出feature map的尺寸是否与输入feature map的尺寸相同。