質問: 畳み込みが常に奇数をfilter_sizeとして使用するのはなぜですか 我々がCNN(ConvNet)を使用して公表された論文の90〜99%を見ているなら。 それらの大部分は、**奇数**:{1,3,5,7}のフィルタサイズを最も多く使用します。 このような状況では、いくつかの問題が発生する可能性があります。これらのフィルタサイズでは、通常、畳み込み演算は2のパディング(一般的なパディング)では完璧ではなく、input_fieldのいくつかのエッジが処理で失われます... **Question1:** Why using only odd_numbers for convolutions filter sizes ? **Question2:** Is it actually a problem to omit a small part of the input_field during the convolution ? Why so/not ?
回答: 1)インデックス `idx` にある1つのエントリを除いて、 `input_field` がすべてゼロであるとします。奇数のフィルタサイズは、 `idx` を中心としたピークを持つデータを返します。偶数フィルタサイズは、サイズ2の均一フィルタの場合を考慮しません。ほとんどの人は、彼らはフィルタリングします。 2)すべての `input_field` は畳み込みに関連しますが、 `input_field` には必要なデータが含まれていないため、 `output_field` >。 `output_field` の最初の要素に対する回答を計算する場合、フィルタは `input_field` の最初の要素の中央に配置する必要があります。しかし、 `input_field` の利用可能な要素に対応しないフィルタ要素があります。 `output_field` の端を推測するためのさまざまなトリックがあります。