通常用外部api進行卷積的時候，會面臨mode選擇。
本文清晰展示三種模式的不同之處，其實這三種不同模式是對卷積核移動範圍的不同限制。
設 image的大小是7x7，filter的大小是3x3
橙色部分為image, 藍色部分為filter。full模式的意思是，從filter和image剛相交開始做卷積，白色部分為填0。filter的運動範圍如圖所示。
當filter的中心(k)與image的邊角重合時，開始做卷積運算，可見filter的運動範圍比full模式小了一圈。注意：這裡的same還有乙個意思，卷積之後輸出的feature map尺寸保持不變(相對於輸入)。當然，same模式不代表完全輸入輸出尺寸一樣，也跟卷積核的步長有關係。same模式也是最常見的模式，因為這種模式可以在前向傳播的過程中讓特徵圖的大小保持不變，調參師不需要精準計算其尺寸變化(因為尺寸根本就沒變化)。
當filter全部在image裡面的時候，進行卷積運算，可見filter的移動範圍較same更小了。深度學習
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