摘要：
在CS231n里讲到现在也在逐渐不使用 pooling，因为发现完全可以使用 一个 stride 不等于1的卷积来代替pooling， **另外，不少工作，如生成模型（generative models）、对抗网络（adversarial networks）、变分自动编码器（variational 阅读全文
摘要：
奇数卷积中心对称，而偶数卷积在实现时没有对称点，这将导致在实现时卷积利用的信息不能是各个方向的，只能是左上或其他方向，因此整体将会导致feature map往一个方向偏移。 如果是4×4的卷积核，可以说 4×4 因为是偶数，中间没有感受野中心，但是也可以说 4×4 有 4 个感受野中心，也可以捕捉上 阅读全文
摘要：
计算了同样conv3x3、conv5x5、conv7x7、conv9x9和conv11x11，在224x224x3的RGB图上（设置pad=1，stride=4，output_channel=96）做卷积，卷积层的参数规模和得到的feature map的大小： 看来大卷积核带来的参数量并不大（卷积核 阅读全文
摘要：
局部信息因为过大的重叠，会造成更多细节信息的丢失。 stride 为4，对于11×11的kernel size而言， 中间有很大的重叠，计算出的3×3区域每个值很过于受到周边像素的影响，原始的特征多少有被平滑掉的感觉 阅读全文