本文主要是介绍深度学习常见概念解释（二）—— 感受野：定义与计算公式，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言
笔者在学习深度网络的过程中，发现感受野（Receptive Field）这个概念经常出现，且该概念在深度网络特征提取层的设计中至关重要，但其作用不易通过名字直接理解。因此，本文收集了相关信息，对感受野进行定义和解释，并通过公式和实例帮助读者更好地理解这一概念。
感受野的定义
感受野（Receptive Field）是神经网络中一个基本且重要的概念，尤其是在卷积神经网络（CNNs）中。它表示输入空间中一个像素影响输出空间中特定神经元的区域大小。具体解释为：在卷积神经网络中，感受野是指在输入图像上，一个神经元（或特征图中的一个元素）可以看到或响应的区域大小。更具体地说，感受野是指输入图像的一个区域，这个区域中的像素会影响到卷积层或池化层中特定位置的输出值。
感受野的重要性
- 特征提取能力：感受野越大，神经元可以看到的输入区域就越大，能够捕捉到更多的全局特征。
- 卷积层设计：了解感受野的大小有助于设计合适的卷积层、池化层和步幅，以确保网络能够有效地捕捉到输入图像的关键信息。
- 网络深度与宽度：感受野的大小与网络的深度和每层的卷积核大小相关，影响网络的整体结构设计。
感受野的计算
计算公式
一般情况下，对于任意层的感受野大小，可以使用以下公式递归计算：
R n = R n − 1 + ( k n − 1 ) ⋅ s n − 1 R_n = R_{n-1} + (k_n - 1) \cdot s_{n-1} Rn=Rn−1+(kn−1)⋅sn−1
其中：
- R n R_n Rn 是第 n 层的感受野大小。
- R n − 1 R_{n-1} Rn−1 是第 n-1 层的感受野大小。
- k n k_n kn 是第 n 层的卷积核大小。
- s n − 1 s_{n-1} sn−1 是第 n-1 层的步幅大小。
通过公式可知：感受野的计算取决于卷积层和池化层的排列方式、卷积核大小、步幅和填充方式。以下是一个简单的例子来说明如何计算感受野。
示例
假设一个简单的卷积神经网络有三层卷积，每层的卷积核大小为 3 × 3 3 \times 3 3×3，步幅为1，填充为1（即保持输出尺寸不变）。
-
第一层卷积：
- 输入尺寸： 32 × 32 32 \times 32 32×32
- 卷积核大小： 3 × 3 3 \times 3 3×3
- 填充：1
- 输出尺寸： 32 × 32 32 \times 32 32×32（由于填充为1）
感受野大小： 3 × 3 3 \times 3 3×3
-
第二层卷积：
- 输入尺寸： 32 × 32 32 \times 32 32×32
- 卷积核大小： 3 × 3 3 \times 3 3×3
- 填充：1
- 输出尺寸： 32 × 32 32 \times 32 32×32（由于填充为1）
感受野大小： 3 + ( 3 − 1 ) = 5 × 5 3 + (3 - 1) = 5 \times 5 3+(3−1)=5×5
-
第三层卷积：
- 输入尺寸： 32 × 32 32 \times 32 32×32
- 卷积核大小： 3 × 3 3 \times 3 3×3
- 填充：1
- 输出尺寸： 32 × 32 32 \times 32 32×32（由于填充为1）
感受野大小： 5 + ( 3 − 1 ) = 7 × 7 5 + (3 - 1) = 7 \times 7 5+(3−1)=7×7
总的来说，通过每层卷积核的计算，最终第三层的感受野为 7 × 7 7 \times 7 7×7，即输入图像中一个 7 × 7 7 \times 7 7×7 的区域会影响到第三层特征图中的一个神经元的输出。
通过这种递归计算方式，可以逐层计算网络中每个神经元的感受野，帮助设计和理解卷积神经网络的结构和特征提取能力。
总结
感受野是卷积神经网络中衡量每个神经元能够“看到”的输入图像区域的一个重要概念。理解和计算感受野有助于设计更有效的神经网络结构，提高特征提取的能力和模型的整体性能。
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