我正在建立卷积网络图像分类目的，我的网络受到VGG转换网络的启发，但是由于我的图像数据集非常简单，所以我更改了层数和每层滤镜。
尽管如此，我想知道为什么VGG中钳工的数量总是2的幂：64-> 128-> 256-> 512-> 4096
我猜想是因为每个池将输出大小除以2 x 2，因此人们希望将过滤器的数量乘以2。
但是我仍然想知道这个选择背后的真正原因是什么；这是为了优化吗？分配计算更容易吗？而且我应该将此逻辑保留在我的网络中。
答案 0 :(得分：2)
是的，主要是为了优化。如果网络要在GPU上运行，则GPU中的线程分为组和块，通常一组是32个线程。
粗略地说，如果您的图层包含40个过滤器，则需要2组= 64个线程。那么，为什么不利用其余线程并创建64个可以并行计算的过滤器层呢？