第二問：小濾波器（卷積核）為什麼有效？
一般而言，幾個小濾波器卷積層的組合比一個大濾波器卷積層更好，比如層層堆疊了3個在3×3的卷積層，中間含有非線性啟用層，在這種排列下面，第一個卷積層中每個神經元對輸入資料的感受野是 3×3，第二個卷積層對第一個卷積層的感受野也是3×3，這樣對於輸入資料的感受野就是5×5，同樣，第三個卷積層對第二個卷積層的感受野是3×3，這樣第三個卷積層對於原始輸入資料的感受野就是7×7。
假設這裡不使用3個3×3的感受野，直接單獨使用一個7×7大小的卷積層，那麼所有神經元的感受野也是7×7，但是這樣會有一些缺點。多個卷積層首先與非線性啟用層交替的結構，比單一卷積層的結構更能提取出深層的特徵；其次，假設輸入資料體的深度是C，輸出體的深度也是C，那麼單獨的7×7的卷積層會有7×7×C×C=49× C2的引數個數，而使用3個3×3的卷積層的組合，僅僅含有3×(3×3×C×C)=27× C2的引數個數。直觀來說，選擇小濾波器的卷積組合能夠對輸入資料表達出更有力的特徵，同時使用的引數也更少。唯一不足的是反向傳播更新引數的時候，中間卷積層可能會佔用更多的記憶體。
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