好未来AI Lab 思考下面的问题

• 好未来AI Lab和科赛联合举办的TAIL CAMP——AI实战训练营

图像识别：

1. 卷积层是所有CNN网络中必不可少的模块，请解释为什么3X3的卷积是最为常用的卷积核大小？小尺寸卷积核（1x1）和大尺寸卷积核（如7x7）都具有哪些优势和劣势，各自适用于什么场景？卷积核的尺寸可否为偶数，为什么？

1. 假设我们有一个已经训练好的网络模型，有哪些方法可以在尽可能保证精度损失小的前提下实现模型压缩及网络加速？分别有什么需要注意的地方？

1. 鞍点、局部极值以及过拟合是网络训练过程中经常发生的问题，请尽可能列举出三种问题出现的可能原因以及可行的解决办法。如有可能，请介绍一个你在自己的网络训练过程中遭遇的问题（除上述三种之外）和你的解决过程。