რატომ თითქმის შეწყვიტეს 9x9, 7x7, 5x5 დიდი კონვოლუციების გამოყენება?

დიდი კონვოლუციები (მაგალითად, 9x9, 7x7, 5x5) პრაქტიკულად აღარ გამოიყენება რამდენიმე მიზეზის გამო:

• მაღალი გამოთვლითი ღირებულება: დიდი ფილტრები მოითხოვს ბევრად მეტ ოპერაციას, რაც აჩერებს სწავლასა და პროგნოზირებას.
• ადგილობრივი ინფორმაციის დაკარგვა: დიდი კერები მოიცავს ძალიან დიდ ფართს, რაც შეიძლება გამოიწვიოს მნიშვნელოვანი ადგილობრივი მახასიათებლების დაბინძურება.
• პატარა კონვოლუციების ეფექტურობა: რამდენიმე თანმიმდევრული პატარას კერით (მაგალითად, 3x3) მოდელები შეძლებენ იგივე რეცეპტიური ველის დაფარვას, მაგრამ ნაკლები ხარჯებით და მეტი ნეიტრალობით.

მაგალითად, VGGNet არქიტექტურაში გამოიყენება რამდენიმე 3x3 კონვოლუცია ერთზე მეორეს მიყოლებით, ნაცვლად ერთ დიდის, რაც აუმჯობესებს ხარისხსა და ეფექტიანობას.