本文重点

如果你了解卷积神经网络，那么你一定会注意到大多数卷积神经网络模型经常使用3*3的卷积核，甚至是1*1的，而5*5的都少用，这是为什么呢？本文对3*3的卷积神经网络的好处进行总结。

 

参数量少

在卷积神经网络中，卷积核的大小决定了模型的参数量。3*3的卷积核比5*5或7*7的卷积核要小，因此它所包含的参数量也更少。在训练模型时，参数量越小，模型越容易收敛，而且不容易过拟合。因此，3*3的卷积核可以有效地减少模型的参数量，提高模型的训练效率和泛化能力。

更好的特征提取能力

3*3的卷积核相对于5*5的卷积核来说，具有更好的特征提取能力。在卷积神经网络中，较小的卷积核可以提取更细粒度的特征。例如，在图像识别任务中，一个3*3的卷积核可以捕捉到一个像素点周围的8个像素点的信息，而一个5*5的卷积核只能捕捉到16个像素点的信息。因此，使用3*3的卷积核可以更好地捕捉输入数据中的局部特征，从而提高模型的准确性。

可以提高计算效率

在卷积神经网络中，卷积操作是计算量最大的操作之一。使用3*3的卷积核可以提高计算效率，从而加快模型的训练和推理速度。例如，在使用GPU训练模型时，使用3*3的卷积核可以减少数据的传输量，从而提高计算效率。

更好的模型泛化能力

在卷积神经网络中，模型的泛化能力是指模型对未知数据的适应能力。3*3的卷积核可以通过多层卷积叠加的方式，逐渐提取图像中的局部特征和全局特征&#x