CNN卷积神经网络的三种基本模式（不懂的话还得多努力啊！）

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2019-01-30 14:38:22

通常用外部api进行卷积的时候，会面临mode选择。

这里清晰展示三种模式的不同之处，其实这三种不同模式是对卷积核移动范围的不同限制。

设 image的大小是7x7，filter的大小是3x3

1，full mode

橙色部分为image, 蓝色部分为filter。full模式的意思是，从filter和image刚相交开始做卷积，白色部分为填0。filter的运动范围如图所示。

2，same mode

当filter的中心(K)与image的边角重合时，开始做卷积运算，可见filter的运动范围比full模式小了一圈。注意：这里的same还有一个意思，卷积之后输出的feature map尺寸保持不变(相对于输入图片)。当然，same模式不代表完全输入输出尺寸一样，也跟卷积核的步长有关系。same模式也是最常见的模式，因为这种模式可以在前向传播的过程中让特征图的大小保持不变，调参师不需要精准计算其尺寸变化(因为尺寸根本就没变化)。

3.valid

当filter全部在image里面的时候，进行卷积运算，可见filter的移动范围较same更小了。

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