深度学习小笔记03-,3*3的卷积核为什么可以代替5*5的卷积核和7*7的卷积核以及参数怎么算看图解决所有
先贴两个博客:为什么一个55的卷积核可以由两个33的卷积核替代?(这个不要重要)5x5卷积核可以用2个3x3卷积核替代的原因(这个不重要)看图解决所有这张图被用烂了。在一个卷积层,因为权值共享,所以一个33只有9个w和一个b这些权值。当stride=1时,55的矩阵被卷积成33,然后再经过一个33后就可以变成11,也就是说,经过两个33的卷积核后,一个值对应的数据源实际上是一个55的覆盖...