Keras có hai Border_mode cho convolution2D, giống nhau và hợp lệ. Bất cứ ai có thể giải thích "cùng" làm gì hoặc chỉ ra một số tài liệu? Tôi không thể tìm thấy bất kỳ tài liệu nào trên mạng (ngoại trừ những người yêu cầu rằng nó cũng được thực hiện trong theano).
Câu trả lời:
Với chế độ viền "hợp lệ", bạn nhận được đầu ra nhỏ hơn đầu vào vì tích chập chỉ được tính khi đầu vào và bộ lọc hoàn toàn trùng nhau.
Với chế độ viền "giống", bạn nhận được một đầu ra có kích thước "giống" như đầu vào. Điều đó có nghĩa là bộ lọc phải đi ra ngoài giới hạn của đầu vào bằng "kích thước bộ lọc / 2" - khu vực bên ngoài đầu vào thường được đệm bằng số không.
Lưu ý rằng một số thư viện cũng hỗ trợ chế độ viền "đầy đủ" trong đó bộ lọc đi xa hơn ngoài giới hạn của đầu vào - lên đến "kích thước bộ lọc - 1". Điều này dẫn đến hình dạng đầu ra lớn hơn đầu vào.
Có một lời giải thích ngắn trong tài liệu kết hợp của numpy:
http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.0/reference/generated/numpy.convolve.html