卷积核大小
历史角度 12年AlexNet中用到了一些很是大的卷积核，好比11×十一、5×5卷积核，最初认为是，卷积核越大，receptive field（感觉野）越大，看到的图片信息越多，所以得到的特征越好。 可是大的卷积核会致使计算量的暴增，不利于模型深度的增长，计算性能也会下降。 因而在VGG（最先使用）、Inception网络中，利用2个3×3卷积核的组合比1个5×5卷积核的效果更佳，同时参数量（3×
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