为什么卷积核一般都是3*3而不是更大？
主要有这2点原因：
第一，相对于用较大的卷积核，使用多个较小的卷积核可以获得相同的感受野和能获得更多的特征信息，同时使用小的卷积核参数更少，计算量更小。
第二：你可以使用更多的激活函数，有更多的非线性，使得在你的CNN模型中的判决函数有更有判决性。
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本文向大家介绍VGG使用3*3卷积核的优势是什么?相关面试题，主要包含被问及VGG使用3*3卷积核的优势是什么?时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： 2个33的卷积核串联和55的卷积核有相同的感知野,前者拥有更少的参数。多个3*3的卷积核比一个较大尺寸的卷积核有更多层的非线性函数,增加了非线性表达,使判决函数更具有判决性。
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本文向大家介绍什么是卷积？相关面试题，主要包含被问及什么是卷积？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源。
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产出：10 它可能是一个整数输出，它也不携带任何垃圾值，但当我将值分配给变量a作为和高于值时，它只是按原样打印输出，告诉我这里发生了什么！
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本文向大家介绍卷积神经网络的卷积是什么意思？ 相关面试题，主要包含被问及卷积神经网络的卷积是什么意思？ 时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 答：对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络的名字来源
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我注意到，对于具有3个元素的秩1数组，numpy返回（3，）作为形状。我知道这个元组表示数组沿每个维度的大小，但为什么不是（3,1）？
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我已经安装了Python 3.5附带的Lubuntu 16.04 LTS，但使用Python 2.7作为默认的Python解释器。< br >两个版本都没有安装< code>pip包。我只会使用3.5版本。因此，我安装了< code>pip3，其中包含: 然后我尝试更新版本（因为Ubuntu存储库有旧版本）：$ pip3安装--升级pip3但是找不到包，并给我发了这条消息： 收集pip3＜br＞找