A.AlexNet 中用到了一些非常大的卷積核,比如11×11、5×5卷積核,卷積核越大,receptive field(感受野)越大,看到的圖片信息越多,因此獲得的特征越好,因此,卷積核應(yīng)該越大越好
B.3×3卷積核被廣泛應(yīng)用在各種模型中
C.多個(gè)小的卷積核疊加使用要遠(yuǎn)比一個(gè)大的卷積核單獨(dú)使用效果要好的多,在連通性不變的情況下,大大降低了參數(shù)個(gè)數(shù)和計(jì)算復(fù)雜度
D.卷積核也不是越小越好,對(duì)于特別稀疏的數(shù)據(jù),當(dāng)使用比較小的卷積核的時(shí)候可能無(wú)法表示其特征,如果采用較大的卷積核則會(huì)導(dǎo)致復(fù)雜度極大的增加。總而言之,我們應(yīng)該選擇多個(gè)相對(duì)小的卷積核來(lái)進(jìn)行卷積