1樓：Monstarrrr
參照上面的圖，我感覺問題應該向這麼問。即：如果堆疊兩個33的卷積層（stride=1），那麼第二層的乙個視窗（乙個視窗是第二個卷積層的乙個1*1的區域）能看到輸入的多大區域？
不然其實一層3*3的卷積層在padding=0，stride=1的時候就已經覆蓋原始5*5區域了。
2樓：
看了高讚的還是沒明白，自己想了一下。
比如，乙個原始矩陣是2*3，卷積核是3*3，那麼卷積結果是4*5的矩陣
乙個4*5的矩陣繼續和3*3的卷積核卷積，結果是6*7的矩陣2*3的直接和5*5的卷積，結果是6*7的矩陣。
所以如果需要乙個6*7的感受野，那麼乙個5*5的卷積核與2個3*3的結果是相同的。
3樓：喔動
一直覺得是工程驗證的結果，後來3*3還被拆成3*1+1*3這種方式。最近cnn一直要輕，大卷積核肯定不受待見。而且卷積核大小跟解析度是有關的。
4樓：ICOZ
如果不padding的話，影象會越卷越小，（padding了 stride大於1的話也會變小）捲到尺寸只剩1by1了，那感受野就是全圖了。 你也就沒法再捲的更小了
5樓：蘇丶
馬小嘯的回答很好，其實我覺得利用3*3的卷積核串聯起來代替5*5或者7*7的卷積核主要是降低引數，例：兩個3*3的卷積核只需要18個引數，5*5的乙個卷積核就是25,這樣引數只是5*5的卷積核的0.72倍，三個3*3的卷積核為27個引數，7*7的卷積核為49個引數，0.
55倍，達到了減少引數的目的
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