在决定卷积神经网络（CNN）中使用哪些滤波器时，应重点关注三个主要因素：滤波器大小（内核维度）、每层滤波器的数量以及模型的任务特定要求。这些选择直接影响特征提取、计算效率和模型性能。
**滤波器大小**决定了 CNN 可以检测的特征的空间范围。较小的滤波器（例如 3x3）通常用于早期层中，以捕获细粒度的细节，如边缘或纹理，而较大的滤波器（5x5 或 7x7）可以检测更广泛的模式。例如，VGGNet 架构堆叠多个 3x3 滤波器，以模拟具有较少参数的较大内核的效果，从而提高效率。1x1 滤波器也可用于降维或通道方向的特征组合。步长和填充设置进一步影响滤波器与输入数据的交互方式——例如，步长为 2 会减小空间维度，而填充会保留它们。
每层**滤波器的数量**控制网络学习各种特征的能力。在初始层中使用较少的滤波器（例如 32-64）开始，并在网络更深层中增加它们（例如 256-512）以处理更高级别的抽象。例如，ResNet-50 从第一个卷积层中的 64 个滤波器开始，并在后面的阶段扩展到 2048 个滤波器。但是，添加过多的滤波器会增加过度拟合或不必要的计算成本的风险。通过监控验证准确性来平衡这一点——如果性能停滞不前，请考虑调整计数。
**任务特定的调整**至关重要。对于图像分类，VGG 或 ResNet 等标准架构提供经过验证的滤波器配置以进行复制。对于专门的任务（例如，具有小异常的医学成像），较小的滤波器可能更好。迁移学习也简化了滤波器选择：使用在类似数据（例如，ImageNet）上训练的模型的预训练滤波器可以节省时间。最后，进行网格搜索或消融研究以测试组合——例如，比较早期层中的 3x3 与 5x5 滤波器，同时跟踪准确性。使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架可以高效地原型设计和验证选择。