kernels特徵接受域(Receptive field)的大小? - Cupoy

請問3*3或5*5...，如何來決定大小來滿足要訓練圖片的特徵呢? 若kernel太小無法涵蓋到特徵，需如何發掘問題與處置呢?

回答列表

• 2019/12/09 下午 06:48
  楊哲寧
  贊同數：2
  不贊同數：0
  留言數：4

  您好，理論上不太會有這個問題，因為隨著層數變深，feature map越來越小，一樣是3*3的kernel，其Receptive field其實會越來越大，然而到底什麼時候需要用5*5或3*3又或者是7*7的kernel並沒有一定，現在常見的方法是在NN前幾層用較大的kernel，之後都用3*3的kernel。

• 2019/12/09 下午 10:27
  Jeffrey
  贊同數：2
  不贊同數：0
  留言數：0

  Knernel size 的選擇, 會有幾個簡單的依據:

  1. 原圖輸入的大小

  2. 模型架構的深度

  
  

  另外, 並非, size 比較大的, 對於圖像的覆蓋率會比較低