【AI-1000问】为什么CNN中的卷积核半径都是奇数？

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为什么CNN中的卷积核一般都是奇数*奇数？

熟悉CNN应该都知道常见的卷积核都是3*3或者5*5等，也就是奇数*奇数，似乎都没看过偶数的，这是为什么呢？

作者/编辑 汤兴旺

 

在CNN中，卷积核的大小是3*3或者5*5是最常见的。也就是说我们见到的卷积核几乎都是奇数*奇数的。在LeNet5中两个卷积层的卷积核都是5*5。

而在AlexNet中共有5个卷积层，conv1的卷积核大小是11*11；conv2的卷积核大小是5*5；conv3的卷积核大小是3*3；conv4的卷积核大小是3*3；conv5的卷积核大小是3*3。

看到了吗？都是奇数！这是为什么呢？

解答1：更容易padding！

在卷积时，我们有时候需要卷积前后的尺寸不变。这时候我们就需要用到padding。假设图像的大小，也就是被卷积对象的大小为n*n，卷积核大小为k*k，padding的幅度设为(k-1)/2时，卷积后的输出就为(n-k+2*((k-1)/2))/1+1=n，即卷积输出为n*n，保证了卷积前后尺寸不变。但是如果k是偶数的话，(k-1)/2就不是整数了。

解答2：更容易找到卷积锚点！

在CNN中，进行卷积操作时一般会以卷积核模块的一个位置为基准进行滑动，这个基准通常就是卷积核模块的中心。若卷积核为奇数，卷积锚点很好找，自然就是卷积模块中心，但如果卷积核是偶数，这时候就没有办法确定了，让谁是锚点似乎都不怎么好。

思考

你现在知道为什么CNN中的卷积核一般都是奇数*奇数了吗？对于卷积核还有许多细节值得我们思考！如果您对卷积核有什么问题或者见解，欢迎留言！

 

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