作者：柯岩; 林小竹; 廖蕊; 魏战红卷积神经网络卷积核感受野网络深度中心极限定理
摘要：随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)在目标检测与图像分类中受到研究者的广泛关注。CNN从LeNet-5网络发展到深度残差网络,其层数不断增加。基于神经网络中"深度"的含义,在确保感受野相同的前提下,给定标准的输入图片和输出特征图,对不同层数的卷积神经网络进行训练,并将训练结果与标准输出图进行对比。在此基础上,对标准的3×3卷积核进行分解,构建由2×2大小卷积核组成的CNN。根据目标特征是否具有中心对称的性质,提出多层卷积网络初始权值的选取规则。
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