机器不会学习
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卷积神经网络的感受野及其计算

生物学中的感受野

Levine和Shefner(1991)将感受野(Receptive field)定义为“刺激导致特定感觉神经元反应的区域”。换句话说每个神经元只能感受某个特定的区域的刺激。


CNN中的感受野

在如下的图中，原始图像是5x5且填充为1的图像，对其使用步长为2，3x3的卷积核进行卷及操作，最终3x3的感受野是大小是3x3。而后对特征图再进行一次步长为1，2x2的卷积核卷积，它的感受野大小是7x7。由此可见，卷积核越小感受野越大。


而如下这张图是保持每次卷积后的特征图不变，将抽取的特征点放置在原图像的中间位置，可以更好的理解感受野的概念。

感受野的影响因素

  • 第一层卷积层的输出特征图像像素的感受野的大小等于卷积核的大小。
  • 深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的卷积核大小和步长有关。
  • 计算感受野大小时，不收图像填充边缘的影响。

感受野的计算公式


：输入图像的大小
：卷积核的大小
：上一层图像的像素间隔，如果是原始图像那么像素间隔是1
：步长
：前一层的感受野大小
：感受野大小

举例


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