是否有确定卷积层和池化层内核大小的标准？
赵吾拉仁
在此图片中：（来源：ele.tue.nl）
输入是32x32，C1是28x28，"Convolutional"层和池化层的内核大小分别是5x5和2x2。
但是为什么5x5没有其他数字，也就是我们如何确定内核大小？
hai
在问为什么kernel_size是5时，为什么不问为什么num_output（隐藏的神经元数）是4？
内核大小（例如层数，何时以及选择哪种合并方法的隐藏变量数）都是神经网络设计选择的一部分。掌握这些价值是设计新体系结构的“黑暗技术”的一部分，通常涉及反复无常和冗长的培训过程。
根据经验，内核越大，网络的训练/测试时间就越慢。另一方面，大内核使您可以学习更复杂的模板，从而使网络具有更强的表达能力。由您决定要在模型的运行时与表达能力之间的位置。
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