Nega deyarli 9x9, 7x7, 5x5 katta konvolyutsiyalar ishlatilmayapti?

Katta konvolyutsiyalar (masalan, 9x9, 7x7, 5x5) bir nechta sabablarga ko‘ra deyarli ishlatilmay qolgan:

• Yuqori hisoblash xarajati: katta filtrlarga ko‘proq operatsiyalar talab qilinadi, bu esa o‘qitish va inferensni sekinlashtiradi.
• Mahalliy ma'lumotlarning yo‘qolishi: katta yadrolar juda katta hududni qamrab oladi, bu esa muhim mahalliy xususiyatlarning so‘rilishiga olib kelishi mumkin.
• Kichik konvolyutsiyalarning samaradorligi: bir nechta ketma-ket kichik yadrolar bilan (masalan, 3x3) ishlatish modellarga bir xil qabul qilish maydonini tutishga imkon beradi, lekin kamroq xarajat va ko‘proq no-liniyalik bilan.

Masalan, VGGNet arxitekturasi katta o‘rniga ketma-ket bir nechta 3x3 konvolyutsiyalarni ishlatadi, bu sifat va samaradorlikni oshiradi.