卷积的三种模式：full、same、valid
本文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。
这里假设图像（image）大小为7，卷积核（kernel）大小为3。
橙色块表示图像，蓝色块表示卷积核。
1. full模式
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模式
same模式是最常见的模式。
当kernel的中心(K)与image的边角重合时，开始做卷积运算，可见kernel的运动范围比full模式小了一圈。
注意：你可能会遇到same表示输入和输出尺寸相同的情况。
当然，same模式不可能代表完全输入输出尺寸一样，输出大小也跟卷积核的步长有关系，计算公式如下：
W
o
u
t
=
⌊
W
i
n
−
K
+
2
∗
P
⌋
/
S
+
1
W_{out} = \left \lfloor W_{in}-K+2*P \right \rfloor/S+1
Wout=⌊Win−K+2∗P⌋/S+1
其中，
W
i
n
W_{in}
Win、
W
o
u
t
W_{out}
Wout分别表示输入和输出图像的大小，
K
K
K表示kernel的大小，
P
P
P表示padding的大小，
S
S
S表示stride的大小。
特殊地，当步长s=1时，输出长度等于输入长度。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-473266.html
3.valid模式
不进行填充，padding=0。
当kernel全部在image里面的时候，才进行卷积运算，可见kernel的移动范围较same更小了。
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-473266.html
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