卷积神经网络设计指南：从理论到实践的经验总结
本文系统性地探讨了卷积神经网络（CNN）的设计原则，重点分析了卷积核选择、网络深度、特征通道与全连接层设计等关键问题。文章指出，奇数尺寸的方形卷积核（如3×3）因中心对齐和参数效率优势成为主流，而堆叠小卷积核可替代大核以增强非线性表达能力。网络深度方面，尽管残差连接等技术解决了梯度问题，但边际效应限制了无限加深的收益。特征图通道数通常随空间降采样倍增以平衡信息量，而全局平均池化（GAP）的引...
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。
