小白的深度学习之路--关于感受野（Receptive field）
感受野（Receptive field）是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上的映射区域大小，可以理解为，神经网络中的某一个神经元对与输入样本的管辖范围。
在第一层卷积输出特征图像素的感受野大小等于滤波器的大小。深一层卷积层的感受野大小和他之前的所有层的滤波器有关。计算感受野大小时，忽略了边缘响应的影响，即不考虑padding
具体计算为
for layer in （top layer To down layer）:
RF = ((RF -1)* stride) + fsize
其中，strides（i） = stride(1) * stride(2) * ...* stride(i-1)，fsize表示滤波器大小。
下列python代码计算了VGG中各层的感受野大小
选自：http://www.cnblogs.com/objectDetect/p/5947169.html（鞠躬～）
#!/usr/bin/env python
net_struct = {'alexnet': {'net':[[11,4,0],[3,2,0],[5,1,2],[3,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[3,2,0]],
'name':['conv1','pool1','conv2','pool2','conv3','conv4','conv5','pool5']},
'vgg16': {'net':[[3,1,1],[3,1,1],[2,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[2,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],
[2,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[2,2,0],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1],[2,2,0]],
'name':['conv1_1','conv1_2','pool1','conv2_1','conv2_2','pool2','conv3_1','conv3_2',
'conv3_3', 'pool3','conv4_1','conv4_2','conv4_3','pool4','conv5_1','conv5_2','conv5_3','pool5']},
'zf-5':{'net': [[7,2,3],[3,2,1],[5,2,2],[3,2,1],[3,1,1],[3,1,1],[3,1,1]],
'name': ['conv1','pool1','conv2','pool2','conv3','conv4','conv5']}}
imsize = 224
def outFromIn(isz, net, layernum):
totstride = 1
insize = isz
for layer in range(layernum):
fsize, stride, pad = net[layer]
outsize = (insize - fsize + 2*pad) / stride + 1
insize = outsize
totstride = totstride * stride
return outsize, totstride
def inFromOut(net, layernum):
RF = 1
for layer in reversed(range(layernum)):
fsize, stride, pad = net[layer]
RF = ((RF -1)* stride) + fsize
return RF
if __name__ == '__main__':
print "layer output sizes given image = %dx%d" % (imsize, imsize)
for net in net_struct.keys():
print '************net structrue name is %s**************'% net
for i in range(len(net_struct[net]['net'])):
p = outFromIn(imsize,net_struct[net]['net'], i+1)
rf = inFromOut(net_struct[net]['net'], i+1)
print "Layer Name = %s, Output size = %3d, Stride = % 3d, RF size = %3d" % (net_struct[net]['name'][i], p[0], p[1], rf)
receptiveField.pyVGG网络在论文中提出：晓得滤波器大小有助于缩减网络参数。
以下节选自《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》2.3
链接：https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
我们的ConvNet配置与ILSVRC-2012（Krizhevsky等，2012）和ILSVRC-2013比赛（Zeiler＆Fergus，2013；Sermanet等，2014）表现最佳的参赛提交中使用的ConvNet配置有很大不同。不是在第一卷积层中使用相对较大的感受野（例如，在（Krizhevsky等人，2012）中的11×11，步长为4，或在（Zeiler＆Fergus，2013；Sermanet等，2014）中的7×7，步长为2），我们在整个网络使用非常小的3×3感受野，与输入的每个像素（步长为1）进行卷积。很容易看到两个3×3卷积层堆叠（没有空间池化）有5×5的有效感受野；三个这样的层具有7×7的有效感受野。那么我们获得了什么？例如通过使用三个3×3卷积层的堆叠来替换单个7×7层。首先，我们结合了三个非线性修正层，而不是单一的，这使得决策函数更具判别性。其次，我们减少参数的数量：假设三层3×3卷积堆叠的输入和输出有CC个通道，堆叠卷积层的参数为3(32C2)=27C23(32C2)=27C2个权重；同时，单个7×7卷积层将需要72C2=49C272C2=49C2个参数，即参数多81％。这可以看作是对7×7卷积滤波器进行正则化，迫使它们通过3×3滤波器（在它们之间注入非线性）进行分解。