La diferencia es que el núcleo 3 × 3 está más centrado en las características localizadas de bajo nivel, mientras que el núcleo 5 × 5 está más centrado en las características de nivel superior.
A partir de ahora no hay ninguna teoría definitiva sobre cuál es el tamaño final que debe tener un núcleo, y es prácticamente un arte encontrar el tamaño de núcleo adecuado para el conjunto de datos con el que está trabajando.
En la práctica, apenas he visto núcleos más pequeños que 2 × 2 o más grandes que 5 × 5, cualquier cosa más pequeña o más grande simplemente no tendría demasiado sentido, o estás mirando la imagen píxel por píxel o tiras demasiado detalle.
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También tenga en cuenta que el tamaño del kernel está estrechamente conectado a otros parámetros como zancada, agrupación y relleno cero, y no debe considerarse de forma aislada.
He encontrado el tutorial Una guía para principiantes para comprender las redes neuronales convolucionales para dar una explicación intuitiva de CNN, y debería darle una buena idea del funcionamiento interno de los núcleos.
Y por último, haz mucha experimentación.
