理解感受野

卷积神经网络中感受野的理解和计算 参考 https://blog.youkuaiyun.com/qq_27825451/article/details/83302662 https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/80958716 https://blog.youkuaiyun.com/SIGAI_优快云/article/details/80743475(卷积神经网络为什么有效) ... 阅读详情

定义

定义:在卷积神经网络中,每个神经元结点都对应着输入图像的某个区域,仅该区域的图像内容能对相应的神经元的激活产生影响,那么这个区域就叫做该神经元的感受野。感受野具有以下性质:

  1. 越靠近感受野的中心区域越重要;
  2. 各向同性:也就是感受野附近的重要程度成中心对称结构;
  3. 由中心向周围的重要性衰减速度可以通过网络结构控制。

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能改变感受野大小的操作

  • 卷积操作
  • 反卷积操作
  • 池化操作
  • 残差连接
  • 合并连接

计算公式

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感受野的增速是与卷积步长的累乘相关的,如果希望网络可以更加快速的达到某一个感受野尺度,可以让步长大于1的卷积核更加靠前,这样可以大大增加网络的推理速度(特征图的分辨率会迅速变小)

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有效感受野

感受野RF中的每个位置均会对相应神经元的激活产生影响,但是并不是所有位置的贡献都相等,这种位置‘歧视’现象就是有效感受野ERF的主要内涵。

  • 有效感受野是神经网络的内在属性,当网络确定了,有效感受野的相关特性也就确定了。
  • 即使感受野大小一样的情况下,因网络结构的不同,其有效感受野的特性也会有所不同。
27. 感受野的理解,如何计算? 感受野(Receptive Field)是卷积神经网络(CNN)中的一个重要概念,用于描述每个神经元(或特征图上的像素)对输入数据的影响范围。感受野的大小取决于神经网络的结构,包括卷积层、池化层和步幅(stride)等参数。卷积层的感受野大小取决于卷积核的大小、步幅(stride)以及之前层的感受野大小。每一层的感受野大小都会随着网络的深度逐渐增加,因为每一层都考虑了前一层的感受野以及自身的卷积操作。通常,步幅和池化窗口的大小相同,例如,如果池化窗口大小是 2x2,则步幅通常也是 2。 阅读详情

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