拿下技术面上传简历

某模块原来是单层 7×7 卷积:输入 56×56×64、输出 56×56×64、stride=1、padding=3。现在候选方案是堆 3 个 3×3 卷积(每层通道都是 64→64、stride=1、padding=1)。请回答:两者的感受野是否相同?参数量之比是多少?FLOPs 之比是多少(按乘法次数算即可)?并说明在什么样的场景下这个替换不划算。

深度学习基础卷积网络1-3 年知识点 1 个

面试官在考什么

能否把「感受野 / 参数量 / 计算量」三件事同时算清楚,而不是凭『小核更省』的印象下结论。

卷积/池化

回答框架 · 前两步

  1. 感受野相同,都是 7(单层 7×7 是 7;3 个 3×3 按 RF = 1 + Σ(k-1) 叠加为 3+2+2 = 7)
  2. 参数量:7×7 为 49×64×64 ≈ 200.7k;3 个 3×3 为 3×9×64×64 ≈ 110.6k,比值约 0.55,即省约 45%

还有 3 条答案要点、 3 层追问、 5 个常见坑, 以及针对你简历的追问路径,在定制报告里。

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