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CNN:滤波器大小和步幅之间的相关性

Unet 是一种非常流行的网络架构,用于各种计算机视觉任务。通常,Unet 编码器具有下采样 2 的下采样层,这意味着所使用的卷积层的步幅为 2,滤波器大小 >3。对于我正在尝试的问题,我想执行 8 次下采样(每次 2 次)。我认为编码器可以有 4 层,每层下采样 4 层,而不是 8 层。为此,我认为像 3 或 5 这样的滤镜大小没有多大意义——在滑动过程中,滤镜最终将不会覆盖某些像素。我想获得一些关于如何在改变步幅时改变过滤器大小的指示,反之亦然。此外,如果增加过滤器尺寸,减少过滤器数量是否也有意义?

给本问题读者的提示:我在互联网上搜索了使用步幅 4 的先前作品,并找到了 AlexNet。它的第一个转换层有过滤器11x11x96stride 4。因此,我鼓励增加过滤器尺寸。:)

python convolution deep-learning conv-neural-network

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