机器学习入门(21)— 感受野概念
1. 感受野
直观上讲,感受野就是视觉感受区域的大小。在卷积神经网络中,感受野是 CNN
中的某一层输出结果的一个元素对应输入层的一个映射,即 feature map
上的一个点所对应的输入图上的区域,具体示例如下图所示。
如果一个神经元的大小是受到上层 N*N
的神经元的区域的影响,那么就可以说,该神经元的感受野是 N*N
,因为它反映了 N*N
区域的信息。
在上图 conv2
中的像素点 5,是由 conv1
的 2 * 2 的区域计算得来,而该 2 * 2 区域,又是由 raw image
中 5 * 5 的区域计算而来,所以,该像素的感受野是 5 * 5。可以看出感受野越大,得到的全局信息越多。在物体分割,目标检测中这是非常重要的一个参数。
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