36×36×2输入的回归CNN架构及核大小选型咨询

1. 能否将36×36×2作为CNN输入？ #

完全可以。CNN天然支持多通道输入，这里的36×36是特征的空间维度，2是通道数——相当于把两个36×36的特征矩阵作为两个"通道"堆叠起来，和RGB图像的3通道输入逻辑一致，主流框架（比如TensorFlow、PyTorch）都能直接处理这种输入格式。

2. 如何选择核大小？ #

核大小的选择要结合输入尺寸、任务需求和感受野来考虑，给你几个实用的方向：

• 优先尝试经典小核：3×3是最常用的选择，它能在参数效率和特征提取能力之间取得平衡，还可以通过堆叠多层小核获得和大核相当的感受野，同时减少参数总量。对于36×36的输入，用3×3核配合步长1，不会快速压缩特征图尺寸，能保留更多细节。
• 尝试中等尺寸核：如果你的两个特征矩阵里存在较大范围的关联模式，可以试试5×5或7×7的核。这类核能一次性捕捉更宽范围的空间信息，但要注意参数数量会比3×3核多，可能需要配合池化层控制特征图大小。
• 结合输入尺寸适配：36是偶数，如果你想让特征图尺寸能被后续层整除，可选择适配的核（比如3×3，36-3+1=34，后续用步长2的池化可得到17×17的特征图；或者4×4，36-4+1=33，步长1也能继续处理）。这不是硬性要求，只是能让网络结构更规整。
• 回归任务的特殊考量：回归任务最终要输出标量，后期需要逐步压缩特征图。如果前期用小核提取局部特征，后期可以用更大的核或者全局平均池化整合全局信息，避免丢失关键的整体模式。

建议先从3×3核开始尝试，搭配1×1核做通道融合（如果需要），再根据模型的回归指标（比如MAE、MSE）调整：若欠拟合，可换更大的核或增加核数量；若过拟合，换回小核并加入正则化即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bleed_bits