本文系统性地探讨了卷积神经网络（CNN）的设计原则，重点分析了卷积核选择、网络深度、特征通道与全连接层设计等关键问题。文章指出，奇数尺寸的方形卷积核（如3×3）因中心对齐和参数效率优势成为主流，而堆叠小卷积核可替代大核以增强非线性表达能力。网络深度方面，尽管残差连接等技术解决了梯度问题，但边际效应限制了无限加深的收益。特征图通道数通常随空间降采样倍增以平衡信息量，而全局平均池化（GAP）的引入显著…
本文系统性地探讨了卷积神经网络（CNN）的设计原则，重点分析了卷积核选择、网络深度、特征通道与全连接层设计等关键问题。文章指出，奇数尺寸的方形卷积核（如3×3）因中心对齐和参数效率优势成为主流，而堆叠小卷积核可替代大核以增强非线性表达能力。网络深度方面，尽管残差连接等技术解决了梯度问题，但边际效应限制了无限加深的收益。特征图通道数通常随空间降采样倍增以平衡信息量，而全局平均池化（GAP）的引入显著…
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