卷積神經網路 CNN 的細節問題 濾波器的大小選擇
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0. 濾波器的大小選擇
- 大部分卷積神經網路都會採用逐層遞增（1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7）的方式。
- 每經過一次池化層，卷積層過濾器的深度都會乘以 2；
1. 權值共享：減輕過擬合 & 降低計算量
一個卷積層（Wx+b ⇒ ReLU ⇒ maxpooling）可以有多個不同的卷積核，而每一個卷積核都對應一個濾波後映射出的新影象，同一個新影象中的每一個畫素都來自完全相同的卷積核，這就是卷積核的權值共享。
那麼為什麼要共享卷積核的權值引數呢？
- 降低模型複雜度以減輕過擬合；
- 降低計算量；
2. 待求引數數目的量化分析
考慮 103×103 的值一般是很大的，比如 256；
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2018年11月10日 15:29:22 小辣油 閱讀數：8 個人分類： 李巨集毅
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