标签：filter 知识 计算 递增 分卷 池化层 object 共享 map
记录一下filter，也就是用来提取要识别object边缘信息的过滤器的一些规律以及经验：
首先， 大部分卷积神经网络滤波器都会采用逐层递增（1? 3 ? 5 ? 7）的方式。其次，每经过一次池化层，卷积层过滤器的深度都会乘以 2。
提一个知识点，也就是权值共享，每当filter扫过feature map的时候，扫出来的矩阵的参数，在同一个卷积核kenal中， 实现参数共享，参数共享的好处是可以减轻过拟合，和降低计算量。
标签：filter 知识 计算 递增 分卷 池化层 object 共享 map
原文地址：https://www.cnblogs.com/ChrisInsistPy/p/9508945.html
