1樓：rucinier
設輸入特徵圖尺寸為 ，輸出尺寸為，卷積核大小K，步長S，padding為p，那麼輸入和輸出之間滿足： 。在一般情形下，S=1，O=i，那麼上式可以化為：
，可以直觀地看出K是奇數。
2樓：
**使用奇數尺寸的濾波器的原因：**
《數字影象處理 （第三版）》（阮秋琦翻譯）p89
> 也可以使用偶數尺寸的濾波器，或使用混合有偶數尺寸和奇數尺寸的濾波器。但是，使用奇數尺寸的濾波器可簡化索引，並更為直觀，因為濾波器的中心落在整數值上。（偶數尺寸的中心並非乙個整數值）
3樓：Jeffery
以下是個人的拙見。
1，為了方便same padding時的處理。如步長為1時，要補充k-1的zero padding才能使輸出輸出的尺寸一致，這時候如果核大小k是偶數，則需要補充奇數的zero padding，不能平均分到feature map的兩側。
2，為了統一標準。卷積核的滑動是預設使用中心點作為基準而進行的，而奇數核擁有這樣天然的基準。（其實自己定義偶數核的基準也是可以的，如使用核的左上角作為基準。）
3，為了更好地獲取中心資訊。由於奇數核擁有天然的絕對中心點，因此在做卷積的時候能更好地獲取到中心這樣的概念資訊。
4樓：Peace
我的乙個猜測是:很多時候,我們需要卷積層output的height和width與input的大小保持一致.為了達到這個效果,往往需要stride = 1, zero-padding = (F - 1 )/2 .
F就是卷積核的大小.
如果F是偶數的話,zero padding的大小就不好確定了.
5樓：千佛山彭于晏
哈哈哈，剛看完吳恩達的課，他提了兩點原因。一是padding的原因，如果f是奇數，就可以從影象的兩邊對稱的padding。第二點是奇數的f 有central pixel 可以方便的確定position.
6樓：pdbsettrace
我做過對比實驗，用了偶數卷積核，其他引數設定都沒變，效果出奇差。padding方式就是樓上說的same。原因的話，我認為樓上說的中心點理論和補零理論都有點道理。
7樓：孫建東
個人覺得，卷積核選用奇數還是偶數與使用的padding方式有關。當進行valid convolution或使用full convolution時，選用奇數還是偶數的差別並不是很大。但是，若使用的是same convolution時就不一樣了。
當在乙個寬度為m的輸入維度(張量維)上使用寬度為k的卷積核時，same convolution需要補k-1個0。如果k為奇數的話，補的這k-1個0可以在兩側對稱分布，如果是偶數則不然。
8樓：蔡世勳
奇數相對於偶數，有中心點，對邊沿、對線條更加敏感，可以更有效的提取邊沿資訊。
偶數也可以使用，但是效率比奇數低。在數以萬計或億計的計算過程中，每個卷積核差一點，累計的效率就會差很多。
9樓：文刀叉點
因為奇數可以寫成2*n+1的形式啊~
偶數就不行
在畫素這個領域裡，偶數框其實是沒有乙個「絕對的物理中心」的但是你如果只是想移動，那預設左上角為中心點也是可以的~現在大家都那麼約定俗成罷了
10樓：奈文
這個你具體可以參考下矩陣卷積的性質。一般來說，矩陣卷積會以卷積核模組的乙個部分為基準進行滑動，一般cnn中的卷積核是方形的，為了統一標準，會用卷積核模組中心為基準進行滑動，從被卷積矩陣第乙個框按一定布長從左到右從上到下進行滑動，最後滑動到被積矩陣最後一塊。所以卷積核一般為奇數，主要是方便以模組中心為標準進行滑動卷積。
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