卷积核分解
参考于：《深度学习与目标检测》 杜鹏 仅供学习交流 GoogLeNet团队在Inception v2 ：较大尺寸的卷积核可以带来较大的感受野，但也会带来更多的参数和计算量。 用两个连续的3X3的卷积核来代替一个5X5的卷积核，在保证感受野大小不变的同时可以减少参数个数，如下图 两个3X3的卷积核的参数数量为18，一个5X5的卷积核的参数数量为25，由此可见参数数量得以减少，且感受野大小不变。 一个
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每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
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