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隨著深度學習的不斷發展，卷積神經網絡（CNN）在目標檢測與圖像分類中受到研究者的廣泛關注。CNN從 Lenet5網絡發展到深度殘差網絡，其層數不斷增加。基于神經網絡中“深度”的含義，在確保感受野相同的前提下，給定標準的輸入圖片和輸出特征圖，對不同層數的卷積神經網絡進行訓練，并將訓練結果與標準輸出圖進行對比。在此基礎上，對標準的3×3卷積核進行分解，構建由2×2大小卷積核組成的CNN。根據目標特征是否具有中心對稱的性質，提出多層卷積網絡初始權值的選取規則。
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