卷积神经网络：增大卷积核感受野，提升特征提取效率

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。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，从而提高模型的准确性和泛化能力。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。

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