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最近，一些大核卷积网络以吸引人的性能和效率进行了反击。然而，考虑到卷积的平方复杂度，扩大内核会带来大量的参数，而大量的参数会引发严重的优化问题。由于这些问题，当前的 CNN 妥协以条带卷积的形式扩展到 (即 + ），并随着内核大小的持续增长而开始饱和。在本文中，我们深入研究解决这些重要问题，并探讨我们是否可以继续扩展内核以获得更多性能提升。受人类视觉的启发，我们提出了一种类人外围卷积，通过参数共享

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