scipy convolve2d genera valores incorrectos
Aquí está mi código que utilicé para verificar la corrección de convolve2d
import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
X = np.random.randint(5, size=(10,10))
K = np.random.randint(5, size=(3,3))
print "Input's top-left corner:"
print X[:3,:3]
print 'Kernel:'
print K
print 'Hardcording the calculation of a valid convolution (top-left)'
print (X[:3,:3]*K)
print 'Sums to'
print (X[:3,:3]*K).sum()
print 'However the top-left value of the convolve2d result'
Y = convolve2d(X, K, 'valid')
print Y[0,0]
En mi computadora esto resulta en lo siguiente:
Input's top-left (3x3) corner:
[[0 0 0]
[1 1 2]
[1 3 0]]
Kernel:
[[4 1 1]
[0 3 3]
[2 1 2]]
Hardcording the calculation of a valid convolution (top-left)
[[0 0 0]
[0 3 6]
[2 3 0]]
Sums to
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However the top-left value of the convolve2d result
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Historia de fondo: He estado depurando una biblioteca de convnet, y de alguna manera los gradientes siempre estaban mal Después de algunas semanas, llegué a la conclusión de que todo debería funcionar bien, así que verifiqué la función convolve2d a mano.