在神经网络模型VggNet中,使用两个级联的卷积核大小为3×3,stride=1的卷积层代替了一个5×5的卷积层,如果将stride设置为2,则此时感受野为A.5×5B.
还一个就是两个3*3的卷积核跟着两个activation（3x3-activation-3x3-activation）， 可以有更强的非线...
马小啸的回答很好，其实我觉得利用3*3的卷积核串联起来代替5*5或者7*7的卷积核主要是降低参数，例：...
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百度试题 结果1 题目在神经网络模型VggNet中,使用两个级联的卷积核大小为3×3,stride=1的卷积层代替了一个5×5的卷积层,如果将stride设置为2,则此时感受野为 A. 7×7 B. 9×9 C. 5×5 D. 8×8 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
卷积和卷积核在机器视觉中的方法
不然其实一层3*3的卷积层在padding=0，stride=1的时候就已经覆盖原始5*5区域了。
如果不padding的话，图像会越卷越小，（padding了 stride大于1的话也会变小）卷到尺寸只剩1by1了，那...
超出的部分其实是补零的，不要怕超出去，你要实际推演一下卷积的过程可会会比较清楚一点所谓的“视野”...
后来3*3还被拆成3*1+1*3这种方式。最近cnn一直要轻，大卷积核肯定不受待见。而且卷积核大小跟...