N×N大小的图像,F个K×K的 filters ⇒ 计算复杂度O(N2×K2×F) 要知道F的值一般是很大的,比如 256;
0. 滤波器的大小选择 大部分卷积神经网络都会采用逐层递增(1⇒ 3 ⇒ 5 ⇒ 7)的方式。 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,...