两个3x3卷积核替代一个5x5卷积核

AlexNet中为了增大感受野使用了 11 × 11 11\times11 11×11 5 × 5 5\times5 5×5 3 × 3 3\times3 3×3三种卷积核。而VGG16说明了两个 3 × 3 3\times3 3×3的卷积核和一个 5 × 5 5\times5 5×5的卷积核感受野相同,从而可以使用两个 3 × 3 3\times3 3×3的卷积核替代一个 5 × 5 5\times5 5×5的卷积核。同理,可以使用三个 3 × 3 3\times3 3×3的卷积核替代一个 7 × 7 7\times7 7×7的卷积核,使用四个 3 × 3 3\times3 3×3的卷积核替代一个 9 × 9 9\times9 9×9的卷积核,依次类推。

1 为什么两个 3 × 3 3\times3 3×3的卷积核和一个 5 × 5 5\times5 5×5的卷积核感受野相同

1.1 用图说明

如下图所示:
在这里插入图片描述

1.2 计算说明

假设feature map是 28 × 28 28\times28 28×28的,假设卷记的步长 s t e p = 1 step = 1 step=1 p a d d i n g = 0 padding = 0 padding=0

  1. 使用一层 5 × 5 5\times5 5×5卷积核,由 ( 28 − 5 ) / 1 + 1 = 24 (28-5)/1+1=24 (285)/1+1=24可得,输出的feature map为 24 ∗ 24 24*24 2424
  2. 使用两层 3 × 3 3\times3 3×3卷积核
    1. 第一层,由 ( 28 − 3 ) / 1 + 1 = 26 (28-3)/1+1=26 (283)/1+1=26可得,输出的feature map为 26 × 26 26\times26 26×26
    2. 第二层,由 ( 26 − 3 ) / 1 + 1 = 24 (26-3)/1+1=24 (263)/1+1=24可得,输出的feature map为 24 × 24 24\times24 24×24

可以看到最终结果两者相同。

2 使用小卷积代替打卷机的好处

  1. 保证具有相同感受野的条件下,提升了网络的深度,在一定程度上提升了网络效果(从这点来说,也说明了ResNet的巨大作用)
  2. 保证具有相同感受野的条件下,减少了计算量和参数量

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