卷积神经网络 CNN 的细节问题 滤波器的大小选择

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本文探讨了卷积神经网络中滤波器大小的选择，通常采用逐层递增的方式，如1→3→5→7。权值共享能减轻过拟合并减少计算量，每个卷积核对应的新图像像素都源于同一卷积核。滤波器的参数数目分析显示，这一设计可以有效降低模型复杂度。

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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，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。

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；
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