本文探讨了大卷积核在卷积神经网络（CNN）中的应用，提出了设计高效CNN的指南，并展示了其在图像识别、时间序列预测和音频识别中的优越性能。研究表明，大核卷积网络在鲁棒性和准确性上可与视觉变换器相媲美，同时通过优化架构提升计算效率。

本文探讨了大卷积核在卷积神经网络（CNN）中的应用，提出了设计高效CNN的五个指南，并展示了RepLKNet网络的优越性能。研究表明，大核设计在图像识别、时间序列预测和音频识别等任务中表现卓越，且无需特定模态定制。此外，介绍了新型CNN的训练方法，提升了图像表示的变换不变性，具有良好的扩展性和抗过拟合能力。

本文研究了大卷积核在卷积神经网络中的应用，提出了SLaK网络和FlexConv操作，显著提升了图像分类及其他任务的性能。通过稀疏机制，确保CNN能够捕捉长距离依赖关系，实验结果表明其在准确性和计算效率上优于传统模型。