对上面的卷积算子进行优化

1. 减少卷积核的大小：可以采用更小的卷积核来代替原来的大卷积核，例如使用3x3的卷积核代替5x5的卷积核，这样可以减少计算量和参数数量。

2. 增加步幅和减少填充：可以通过增加卷积操作的步幅和减少填充来减少计算量。

3. 采用深度可分离卷积：深度可分离卷积可以分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，对于卷积核较小的情况下，可以大大减少计算量和参数数量。

4. 采用空间可分离卷积：空间可分离卷积可以分解为水平卷积和垂直卷积两个步骤，对于二维卷积操作可以大大减少计算量和参数数量。

5. 采用卷积的局部响应归一化（LRN）：LRN可以增强模型的泛化能力和鲁棒性，减少过拟合的风险。

6. 采用卷积的批归一化（BN）：BN可以加速模型的收敛速度，减少梯度消失和爆炸的问题，同时可以增强模型的泛化能力和鲁棒性。