Seraphineの小窝
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卷积神经网络设计指南：从理论到实践的经验总结
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原文中文，约3200字，阅读约需8分钟。
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内容提要
本文讨论了卷积神经网络（CNN）的设计，包括特征提取器和分类器的结构。特征提取器由卷积层和池化层构成，分类器通过全连接层进行预测。使用奇数尺寸的卷积核有助于保持对齐并简化填充。随着网络深度增加，性能提升逐渐减缓，现代设计倾向于使用全局平均池化以降低过拟合风险。整体设计仍依赖经验和直觉，缺乏坚实的理论基础。
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关键要点
- 卷积神经网络的设计包括特征提取器和分类器两大核心部分。
- 特征提取器由卷积层和池化层构成，负责识别图像中的局部模式并进行降采样。
- 分类器通过全连接层整合特征并输出预测概率。
- 使用奇数尺寸的卷积核有助于保持对齐和简化填充。
- 小卷积核（如3x3）在网络设计中逐渐成为主流，具有更少的参数和更强的非线性表达能力。
- 随着网络深度增加，性能提升逐渐减缓，过拟合风险增加。
- 特征图通道数通常在空间尺寸减半时加倍，以补偿信息损失。
- 现代网络设计倾向于使用全局平均池化（GAP）来减少过拟合风险。
- 卷积神经网络的设计仍依赖于经验和直觉，缺乏坚实的理论基础。
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