多思考感受野，多明白卷積神經網路的實質
在機器視覺領域的深度神經網路中有乙個概念叫做感受野，用來表示網路內部的不同位置的神經元對原影象的感受範圍的大小。神經元之所以無法對原始影象的所有資訊進行感知，是因為在這些網路結構中普遍使用卷積層和pooling層，在層與層之間均為區域性相連（通過sliding filter）。神經元感受野的值越大表示其能接觸到的原始影象範圍就越大，也意味著他可能蘊含更為全域性、語義層次更高的特徵；而值越小則表示其所包含的特徵越趨向於區域性和細節。因此感受野的值可以大致用來判斷每一層的抽象層次。
我個人的理解，不一定對哈，是可以幫助設計網路結構的，至起碼可以大致了解到在每一層的特徵所涵蓋的資訊量。例如，輸入影象大小是250*250的情況下，如果我最後一層的感受野能超過250的話，那麼我可以認為在做最後的分類判斷時所用到的特徵已經涵蓋了原始影象所有範圍的資訊了。在保證最後一層特徵的感受野大小的情況下，如果能夠盡可能的降低網路的引數總量，那麼就是件很有意義的事情。事實上inception model就是這樣的思路，通過非對稱的結構來降低參數量，同時還能保證感受野。
感受野如何計算呢？感受野的計算
感受野的作用參考？感受野的作用
神經網路卷積感受野計算
1.定義 在卷積神經網路中，感受野的定義是 卷積神經網路每一層輸出的特徵圖 feature map 上的畫素點在原始影象上對映的區域大小。2.計算 公式 n 1 rf f n rf,stride,kernel n rf 1 stride kernel 其中，rf是感受野。n rf和rf有點像，n代表...
卷積神經網路感受野的計算
感受野 的概念 於生物神經科學，比如當我們的 感受器 比如我們的手受到刺激之後，會將刺激傳輸至中樞神經，但是並不是乙個神經元就能夠接受整個 的刺激，因為 面積大，乙個神經元可想而知肯定接受不完，而且我們同時可以感受到身上 在不同的地方，如手 腳，的不同的刺激，如痛 癢等。這說明 感受器是由很多不同的...
卷積神經網路的感受野計算
設當前層的size是yy，上一層的size是xx，設濾波器的尺寸為kernal kernal，考慮padding，且步長為stride，則計算公式 y x 2 p addi ng k erna lstr ide 1y frac 1 y stri dex 2 pa ddin g ke rnal 1卷積...