Deep Learning－卷積神經網路的配置
卷積神經網路的配置設計
參考原文：《Tensorflow實戰Google深度學習框架》
一般卷積層的濾波器邊長不會超過5，但是有些卷積神經網路結構中，處理輸入的卷積層中使用了邊長為7甚至超過11的濾波器。
在過濾器的深度上，大部分卷積神經網路都採用逐層遞增的方式。一些模型中，每經過一次池化層後，卷積層濾波器的深度會乘以2，雖然不同模型會選擇使用不同的具體的數字，但是逐層遞增是比較普通的模式。卷積層的步長一般為1，但是在一些模型中也會使用2甚至3作為步長。
池化層的配置則相對簡單，用的最多的是最大池化層。池化層的濾波器邊長一般為2或3，步長一般也為2或3。
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