神经网络的理解——感受野（相关文章解读）

原创 已于 2023-02-13 19:18:25 修改 · 776 阅读 · 2 ·
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#深度学习 #人工智能 #神经网络

于 2023-02-13 19:16:36 首次发布
本文深入探讨了深度学习中卷积神经网络的感受野概念，解释了其在特征提取和模型解释性中的作用。文章介绍了感受野的计算方法，包括单路径网络和多路径网络的情况，并指出感受野大小对分类准确性的影响。同时，提到了网络结构如深度、宽度、残差连接等因素对性能的贡献。

背景知识：(1条消息) 深度理解感受野（一）什么是感受野？_黑夜里游荡的博客-优快云博客_感受野

感受野的定义：

One of the basic concepts in deep CNNs is the receptive field, or field of view, of a unit in a certain layer in the network. Unlike in fully connected networks, where the value of each unit depends on the entire input to the network, a unit in convolutional networks only depends on a region of the input.This region in the input is the receptive field for that unit.

文章地址：Computing Receptive Fields of Convolutional Neural Networks (distill.pub)

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细说卷积神经网络（CNN）中所谓的“感受野”（Receptive Field）
NorthSmile的博客
09-08 1万+
1）输入结果感受野一致的前提下，使用连续的小卷积核替换单个大卷积核，第一可以有效降低网络训练的参数量，第二可以增加网络深度，第三可以引入更丰富的非线性变换，使得网络可以拟合更多的可能性，更好地缓解过拟合；输入（C，7,7），对于最终的输出其感受野为（7,7），假设每个卷积层的输出通道数均为C，我们看一下各自的参数量：（1）使用连续的3个（3,3）卷积，其参数量为：（3×3×C）×C×3=27×C×C（2）使用一个（7,7）卷积，其参数量为：(7×7×C)×C=49×C×C。
卷积神经网络模型解读及数学原理 ——翻拍图片识别
imiyuer的博客
04-12 6935
此需求的提出是基于这样一个业务场景： XX企业在提供售后服务如安装、检测、维修等上门服务时，服务人员需要使用终端将产品包含机编码的部分拍照上传系统，并且终端会在图片上增加工单号、拍照时间和拍摄地址信息的水印。 在这个过程中，发现一种情况，存在部分服务人员没有现场拍摄照片上传，而是翻拍以前的或别人的照片上传。 基于此场景，客户提出希望实现系统自动识别出翻拍图片。
神经网络--感受野
AI_dataloads的博客
11-07 2903
在神经网络中，尤其是卷积神经网络（CNN）中，感受野（Receptive Field）是指特征图上的某个点能看到的输入图像的区域。换句话说，特征图上的一个点对应输入图上的一个区域，这个区域就是感受野。它反映的是神经网络中每个神经元（或特征图上的点）对输入图像中不同位置的感受范围。在典型的CNN结构中，FC层（全连接层）每个输出节点的值都依赖FC层所有的输入，而CONV层（卷积层）每个输出节点的值仅依赖CONV层输入的一个区域，这个区域之外的其他输入值都不会影响输出值，该区域就是感受野。
神经网络的感受野
weixin_43226400的博客
05-30 1879
神经网络的感受野 关于的神经网络感受野，最直观的一个理解是：当我们通过卷积、池化等操作获得一个特征图以后，这张特征图上的一个特征点（一个像素），受到了原输入图像上多大范围内像素的影响。感受野事实上反映了当前用来对输入图像进行描述的特征，究竟能够涵盖到输入图像上多大范围内的信息。 在研究中表明，理论感受野所覆盖的像素，对于一个CNN特征来说，并不是同等重要，而是越靠近感受野中心的像素产生的影响越大，呈指数级聚焦。 这表明了理论感受野和模型的实际感受野存在的差异性。尽管如此，在实际的任务中，我们仍然可以利用理论
神经网络中的感受野(Receptive Field)
dfql83704的博客
03-31 946
　　在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野，用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在这些网络结构中普遍使用卷积层和pooling层，在层与层之间均为局部相连（通过sliding filter）。神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，也意味着他可能蕴含更为全局、语义层次更高的特征；而值越...
感受野 深度理解
Snoopy_Dream
11-30 1万+
知乎是个好东西，深入理解一些理念，靠博客是不行的。 感受野计算和理解的内容参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/44106492/https://zhuanlan.zhihu.com/p/40267131 后两个卷积的内容参考自：https://www.zhihu.com/question/54149221 目录 一、卷积后特征图维度的公式 二：感受野介...
【卷积神经网络；深度学习；滑坡检测；遥感|论文解读3】滑坡检测特征增强框架——AMU-Net
985小水博的摸鱼日常
11-25 1303
【卷积神经网络；深度学习；滑坡检测；遥感|论文解读3】滑坡检测特征增强框架——AMU-Net
语义分割网络——DSNet论文解读
985小水博的摸鱼日常
09-10 1788
DSNet: A Novel Way to Use Atrous Convolutions in Semantic Segmentation
目标检测学习笔记6——VGG学习与论文解读
Shadownow的博客
08-16 1731
文章目录一、引言二、网络结构三、VGG论文重点解读1.结构2.训练过程3.实验4.dense evaluation 与multi-crop evaluation两种预测方法的区别以及效果 一、引言 在学习ResNet神经网络时，提到VGG神经网络，因此对此展开学习。 VGG网络在2014年ImageNet图像分类竞赛中获得亚军（当年的冠军是GoogleNet）、定位竞赛获得冠军。 VGG最大的贡献就是证明了卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用。 创新点： 用多层
卷积神经网络中感受野的详细介绍
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1. 感受野的概念在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域，如图1所示。图1：用图形理解感受野概念2. 感受野的例子（1）两层3*3的卷积核卷积操作之后的感受野是5*5，其中卷积核（filter）的步长（stride）为1、pa...
深度神经网络中的感受野(Receptive Field)
wuling129的专栏
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原始博文链接：深度神经网络中的感受野(Receptive Field)https://zhuanlan.zhihu.com/p/28492837 在机器视觉领域的深度神经网络中有一个概念叫做感受野，用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。神经元之所以无法对原始图像的所有信息进行感知，是因为在这些网络结构中普遍使用卷积层和pooling层，在层与层之间均为局部相连（通过sliding filter）。神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，也意味着他可能蕴含更为全局、语.
神经网络第一篇——感受野的学习、计算与思考
Yale-曼陀罗
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神经网络の感受野的学习、理解与思考感受野是什么感受野的计算Calculating Receptive Field of CNN 感受野是什么 感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域，换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。下图展示了一个在输出层达到了7*7感受野的例子： 感受野 The receptive field is defined as the region in the input space that a particular CNN’s feature is lookin
神经网络中的感受野概念和计算
nbxuwentao的博客
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在卷积神经网络中，感受野的定义是：卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小（无论时那一层的感受野计算都是相对于原始图像来说的） 计算公式： 原图的感受野：L_0 = 1 公式速记： 当前层的感受野是前一层感受野加上当前层核的大小减去1乘以之前所有层的步长（除了当前层的之前层步长连乘） 这是一个简单的计算----理解 ...
深度理解CNN中的感受野（大杀器）
Rolandxxx的博客
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感受野是理解深度卷积神经网络的大杀器，上图中的各向同性是指距离感受野中心相等的位置重要程度是一致的。从上图中可以发现激活值（上图的红色节点）的感受野中心的节点（上图绿色的节点的中间位置的节点）是对激活值起到最关键的影响（因为参与到激活值计算的次数最多，有37次）。
感受野是什么？有什么用？深度学习笔记
PLANTTHESON的博客
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感受野是什么？有什么用？深度学习笔记
感受野
雨落星梦的博客
03-10 366
A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks 本文翻译自A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks，原作者保留版权。        感受野（receptive...
感受野详解
lyy的博客
03-06 3万+
这里写目录标题概念举例感受野的计算规律两种计算感受野的方法从前往后从后往前推导VGG16网络的感受野结构从后往前从前往后感受野大于图片 概念 在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域，如图1所示。 在典型CNN结构中，FC层每个输出节点的值都依赖FC层所有输入，而CONV层每个输出节点的值仅依赖CONV层输入的一个区域， 这个区域之外
神经网络-CNN
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感受野（Receptive Field）在卷积神经网络（CNN）中是一个非常重要的概念，它描述了网络中某一层的输出（通常是特征图上的一个像素点）所对应的输入图像上的空间范围。而较高层的神经元具有较大的感受野，能够捕捉更抽象的特征，如形状、纹理或对象的部分。神经元在第一个卷积层不是连接输入图片的每一个像素，只是连接它们感受野的像素， 以此类推，第二个卷积层的每一个神经元仅连接位于第一个卷积层的一个小方块的神经 元。影响网络的感知能力：较小的感受野可以捕捉到更细节的特征，但可能会忽略掉更大范围内的信息；
卷积神经网络原理与参数详解
结合标签信息——包括“卷积神经网络”、“卷积层”、“参数解读”、“神经网络”、“深度学习”、“特征提取”、“池化层”、“权重”、“偏置”、“反向传播”，可以推断该资料系统性地涵盖了从基础架构到训练机制...
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