神经网络 感受野

from: 深度神经网络中的感受野(Receptive Field)

概念

网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。

神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，也意味着他可能蕴含更为全局、语义层次更高的特征；而值越小则表示其所包含的特征越趋向于局部和细节。因此感受野的值可以大致用来判断每一层的抽象层次。

example

Conv1的感受野是3，Conv2的感受野是5

计算方式

定义：

• ：第 个卷积层中，每个单元的感受野（即数字序列的长度）
• 蓝色的部分：卷积操作
• 、：第 个卷积层的kernel_size和stride

例子：

conv2 对于卷积两个感受野为3的上层单元，下一层最大能获得的感受野为 ，但因为有重叠，因此要减去(kernel_size - 1)个重叠部分