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。它们的区别主要在于输出大小的计算方式不同。

Valid卷积是指卷积核每次都是与输入数据的一个有效部分进行卷积，即卷积核的每一次移动都不会超出输入数据的边界，因此输出的大小比输入数据小。具体来说，如果输入数据的大小为 $n\times n$，卷积核的大小为 $f\times f$，则经过Valid卷积后得到的输出大小为 $(n-f+1)\times(n-f+1)$。

Same卷积是指卷积核每次都是与输入数据的一个相邻部分进行卷积，即卷积核的每一次移动都会超出输入数据的边界，但是在卷积计算时会对输入数据进行填充，使得输出大小和输入数据的大小相同。具体来说，如果输入数据的大小为 $n\times n$，卷积核的大小为 $f\times f$，则经过Same卷积后得到的输出大小为 $n\times n$，需要对输入进行填充，填充的大小为 $p=\lfloor(f-1)/2\rfloor$，即在输入数据的边界上分别填充 $p$ 个0。

需要注意的是，Same卷积和Valid卷积在卷积核大小和步长相同的情况下，参数量是相同的，但是Same卷积需要进行填充操作，因此计算量比Valid卷积略大。

相关问题

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。

full卷积的性质、valid卷积的性质、same卷积的性质

full卷积、valid卷积和same卷积都是卷积神经网络中使用的三种卷积方式，它们有不同的性质，如下所示：

1. full卷积：将卷积核完全覆盖输入图像，并在输出中添加了额外的像素。full卷积的输出尺寸比输入尺寸大（输出尺寸=输入尺寸+卷积核尺寸-1）。

2. valid卷积：只在卷积核可以完全覆盖输入图像的位置进行卷积，不添加额外的像素。valid卷积的输出尺寸比输入尺寸小（输出尺寸=输入尺寸-卷积核尺寸+1）。

3. same卷积：在输入图像的边缘添加零像素，以便卷积核可以完全覆盖输入图像。same卷积的输出尺寸与输入尺寸相同。

因此，full卷积会增加输出尺寸，valid卷积会减小输出尺寸，而same卷积会保持输出尺寸不变。这些卷积方式在卷积神经网络中都有不同的使用场景，可以根据具体的需求来选择。