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小卷积核的使用妙处/为什么用3乘3的卷积核
3个kernel3相当于1个kernel7的;
2个kernel3相当于1个kernel5的;
更深(特征更多 (局部最优)),非线性层越多(使决策函数更加具有辨别能力)
参数量减少3*(3C)的平方 vs (7C)的平方 计算量也减少
3×3的9个格子,最中间的格子是一个
感受野中心
,可以捕获上下左右以及斜对角的特征变化。(7x7,stride为4的话有好多地方信息重叠了)
参数量减少,可以更加steadily地增加层数得同时不会太过于担心计算量的暴增
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原文地址:https://www.cnblogs.com/icemiaomiao3/p/15042434.html
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