partial 卷积

Partial卷积是一种在卷积神经网络中使用的技术，它将卷积分为输入图片的卷积和输入掩码mask的卷积。在传统的卷积操作中，所有的像素都会被考虑在内，而partial卷积则只考虑有效区域的像素。[1]这种方法可以在处理图像时更好地处理遮挡和缺失的情况。

在partial卷积中，每次都使用更新后的掩码mask，随着网络层数的增加，mask输出中为0的像素会越来越少，输出结果中有效区域的面积也会越来越大。这意味着mask对整体损失的影响会越来越小。[1]

Partial卷积的实现通常是通过定义一个partial_connected_layer类来实现的。这个类继承自基类layer，并在构造函数中进行初始化。[2][3]通过使用partial卷积，可以更好地处理图像中的遮挡和缺失情况，提高卷积神经网络的性能。