卷积神经网络（CNN）的细节问题（滤波器的大小选择）

                       

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；

2. 待求参数数目的量化分析

考虑