conv-neural-network - 我已经看到许多 CNN 使用许多过滤器，例如这些 [8,16,32,64,128,256,512] 等。有人可以解释为什么选择这些吗？

Question

取自 VGG16 架构的示例

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Answer 1

VGG 是在深度 CNN 的背景下开发的首批网络之一。您看到的数字代表过滤器的数量，您已经知道它们的含义，随着网络深度的增加而选择增加数量。

对此的直觉之一是，随着网络深度的增加，可以学习更复杂的特征，反过来，特征的复杂性只能被更多的过滤器捕获。这种架构类型不仅存在于 VGG 中，而且在后来的架构中也存在，随着深度的逐渐增加，过滤器的数量会以 2 倍的倍数增加。