CNN中的过滤器在训练过程中会自动学习，但它们的大小和类型取决于任务。从标准过滤器尺寸 (如3x3或5x5) 开始，因为这些对于捕获空间特征是有效的。在初始图层中使用较小的滤镜来检测边缘等基本特征，在较深层中使用较大的滤镜来检测复杂图案。
根据输入数据的复杂性和网络的深度调整每层的过滤器数量。例如，浅层网络可能需要较少的过滤器，而较深的网络需要更多的过滤器来捕获不同的特征。
在模型调整期间试验滤波器配置。使用grad-cam或功能可视化等工具来了解过滤器如何响应输入数据，从而实现架构的优化。
如何访问由 OverFeat 提取的特征？
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