增大卷积核的感受野有利于卷积神经网络模型提取更加丰富的特征信息

，从而提高模型的准确性和泛化能力。通过增大卷积核的大小，可以使卷积层中的神经元能够覆盖更大的局部区域，从而捕捉更多的上下文信息。此外，增大卷积核还可以减少卷积层的层数，避免模型过深而导致的梯度消失问题，从而提高模型的训练效率。因此，增大卷积核的感受野是一种有效的提高卷积神经网络性能的方法。

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