浅析PyTorch中卷积核尺寸设定对全连接层神经元的影响
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简介：
本文探讨了在使用PyTorch框架时，不同大小的卷积核如何影响深度学习模型中全连接层神经元的数量和特性，分析其背后的原理及优化策略。
3*3卷积核与2*5卷积核对神经元大小的设置如下所示：
```python
class CONV_NET(torch.nn.Module):
def __init__(self):
super(CONV_NET, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, (2, 5), 1, padding=0)
```
这里`kerner_size = 2*5`，并且在定义卷积层时使用了这两个参数。继续完成类的初始化部分：
```python
self.conv2 = nn.Conv2d(32, 1, kernel_size=(3, 3), stride=1, padding=0)
```
注意，在这里我为第二个卷积层添加了一个`kernel_size=(3, 3)`，以补充原文中缺失的参数。实际使用时请根据具体需求调整这些设置。
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