卷积运算 | 卷积区域大小 | 参数数量 |
---|---|---|
5 x 5 | 一层5 x 5 | 25 |
5 x 5 | 两层3 x 3 | 18 |
7 x 7 | 一层7 x 7 | 49 |
7 x 7 | 三层3 x 3 | 27 |
一次5 × 5 的卷积运算的区域可以由两次3 × 3 的卷积运算抵充。 并且,相对于前者的参数数量25(5 × 5),后者一共是18(2 × 3 × 3),通过叠加卷积层,参数数量减少了。而且,这个参数数量之差会随着层的加深而变大。 比如,重复三次3 × 3 的卷积运算时,参数的数量总共是27。而为了用一次卷积运算“观察”与之相同的区域,需要一个7 × 7 的滤波器,此时的参数数量是49。
“叠加小型滤波器来加深网络的好处是可以减少参数的数量,扩大感受野(receptive field,给神经元施加变化的某个局部空间区域)。并且,通过叠加层,将ReLU 等激活函数夹在卷积层的中间,进一步提高了网络的表现力。这是因为向网络添加了基于激活函数的“非线性”表现力,通过非线性函数的叠加,可以表现更加复杂的东西。”
斋藤康毅. 《深度学习入门——基于python的理论与实现》[M]. 2016
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