CNN的卷积核大小一般怎么选择

CNN的卷积核大小的选择主要取决于输入图像的大小和任务的要求。一般而言，卷积核大小应该与输入图像的特征尺寸相匹配，并且需要根据任务的复杂度和需要的特征数量进行调整。

对于图像分类任务，一般选择较小的卷积核，如3x3或5x5，以捕捉图像的局部特征。对于目标检测和分割任务，需要更大的卷积核来增加感受野，以便检测更大的物体。此外，还可以使用具有不同大小和形状的卷积核来捕捉不同尺度和方向的特征。

需要注意的是，卷积核大小的选择也会影响模型的计算量和参数数量。较大的卷积核会增加计算量和参数数量，因此需要在准确性和计算效率之间进行权衡。