CNN中的感受野是什么意思?

  统计/机器学习 计算机视觉 人工神经网络    浏览次数:2914        分享
0

CNN中的感受野是什么意思?

 

古力夬   2019-09-04 13:34



   2个回答 
3

感受野(receptive field)指影响一个输出的所有输入的范围,对于CNN级联结构,是一个金字塔形状。每一层CNN是一组非线性滤波器(filter),级联后是kernel size更大的滤波器。最终级联后滤波器的kernel size就是感受野的大小。

题外话,field应该翻译成“场”,比如电场,磁场,重力场,因为receptive field有可能是多维的。

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

Zealing   2019-09-04 23:24

0
感受野的定义是: 对与某层输出特征图的某一个点,在卷积神经网络的原始输入数据上能影响到这个点的取值的区域。举例来说加入输入图像的尺寸为224x224, 用3x3的无膨胀卷积核进行卷积操作,那么第二层每个点对应的感受野就是3x3, 其他层计算以此类推。极端的情况, 如果最终输出层的尺寸为1x1,那么那个点对应的感受野就是224x224。SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

alexchung   2021-10-02 20:33



  相关讨论

yolo v4和yolo v3的主要区别是什么?

卷积层的padding一般都是零吗?

卷积层、池化层和droput层的前后顺序是什么?

深入了解神经网络

yolov3-tiny一个maxpool层算出的结果为什么和pytorch上的公式不一样

图像识别和深度学习中的“组合爆炸”是什么意思?

CNN中reLU层和max pooling层的前后顺序

关于video saliency detection的一些问题

VGG16和VGG19的区别?

Resnet-18, Resnet-50, Resnet-101这些模型里的数字是什么意思?

  随便看看

去掉pandas DataFrame的index的名字

seaborn如何显示图?

序列的autocorrelation(自相关系数)的计算公式

pandas把一列日期转换为星期

为什么机器学习中的优化问题很少用到牛顿法?