深度學習中卷積核問題
1、卷積核為什麼採用奇數？
淺層來看，肯定採用卷積核尺寸採用偶數×偶數的效果比奇數×奇數差。
（1）保證了錨點剛好在中間，方便以模組中心為標準進行滑動卷積；
（2）考慮padding時，影象的兩邊依然相對稱。
2、1×1卷積核的作用
（1）可以對影象進行升維操作和降維操作；
（2）多個feature map的線性組合，實現跨通道的互動和資訊整合。
3、GoogleNet中淺層的inception模組的3×3和5×5的卷積核個數佔比較少，而深層時佔比較大？
答：希望靠後的inception module可以捕捉到更高階的抽象特徵，因此靠後的inception module的卷積的空間集中度應該逐漸降低，這樣可以捕捉到更大面積的特徵。因此，越靠後的inception module中，3*3和5*5這兩個大面積的卷積核的佔比（輸出通道）應該更多。
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