在神经网络的设计中,经常会出现多个卷积层堆叠的情况,(例如VGGNet)
通过VGG16/19的结构图可以看出,每一段使用了很多卷积层堆叠,然后再经过池化层,这其实是非常有用的设计。如下图所示:
两个3x3的卷积层串联相当于1个5x5的卷积层,即一个像素会跟周围5x5的像素产生关联,可以说感受野大小为5x5.
在神经网络的设计中,经常会出现多个卷积层堆叠的情况,(例如VGGNet)
通过VGG16/19的结构图可以看出,每一段使用了很多卷积层堆叠,然后再经过池化层,这其实是非常有用的设计。如下图所示:
两个3x3的卷积层串联相当于1个5x5的卷积层,即一个像素会跟周围5x5的像素产生关联,可以说感受野大小为5x5.