卷积神经网络的参数量是个可以优化的点，尤其在网络层数很深的情况下，以及网络结构很复杂的时候，那么怎么减少卷积层的参数数量呢？
减少卷积层参数量的方法可以简要地归为以下几点：
使用堆叠小卷积核代替大卷积核：VGG网络中2个3×3的卷积核可以代替1个5×5的卷积核
使用分离卷积操作：将原本K×K×C的卷积操作分离为K×K×1和1×1×C的两部分操作
添加1×1的卷积操作：与分离卷积类似，但是通道数可变。
在卷积层前使用池化操作：池化可以降低卷积层的输入特征维度
参考 https://blog.csdn.net/accumulate_zhang/article/details/77816566
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