卷积神经网络CNN的细节问题滤波器的大小选择

受话器卷积神经⽹络CNN的细节问题滤波器的⼤⼩选择

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0. 滤波器的⼤⼩选择泡面碗

⼤部分卷积神经⽹络都会采⽤逐层递增（1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7）的⽅式。nhdt-471

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每经过⼀次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以 2；

1. 权值共享：减轻过拟合 & 降低计算量

⼀个卷积层（Wx+b ⇒ ReLU ⇒ maxpooling）可以有多个不同的卷积核，⽽每⼀个卷积核都对应⼀个滤波后映射出的新图像，同⼀个新图像中的每⼀个像素都来⾃完全相同的卷积核，这就是卷积核的权值共享。果冻蜡烛

那么为什么要共享卷积核的权值参数呢？

降低模型复杂度以减轻过拟合；

降低计算量；

2. 待求参数数⽬的量化分析

考虑的值⼀般是很⼤的，⽐如 256；

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本文发布于:2024-09-22 12:41:24，感谢您对本站的认可！

标签：卷积权值减轻共享造福参数

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