0x00 亮点
- 通过堆叠多个3×3的卷积核来替代大尺度卷积核（目的：减少所需参数）
- 论文中提到，可以通过堆叠两个3×3的卷积核替代5×5的卷积核，堆叠三个3×3的卷积核替代7×7的卷积核（拥有相同的感受野）
0x01 感受野
- 在CNN中，决定某一层输出结果中一个元素对应的输入层的区域大小，被称为感受野（receptive field）。
- 通俗的解释是：输出feature map上的一个单元对应输入层上的区域大小
0x02 感受野计算公式
0x03 VGG网络结构
- 主要是VGG-16（13个卷积层+3个全连接层）
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