Valid 卷积是什么意思
时间: 2023-07-28 09:10:16 浏览: 39
Valid卷积是一种卷积操作,它是指在卷积核与输入数据的卷积过程中,不对输入数据进行补零操作,只对核与输入数据能够完全重叠的区域进行卷积计算,因此输出的特征图尺寸会缩小。相对应的,还有一种Padding卷积,即对输入数据进行补零操作,使得卷积核能够在边缘位置也能进行卷积计算,输出的特征图尺寸与输入数据相同或者更大。
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。
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。