什么是感受野？（面试题200合集，高频、关键）

什么是感受野（Receptive Field）？

感受野（Receptive Field）是卷积神经网络（CNN）中的一个重要概念，它描述了网络中某个神经元（或特征图中的一个像素）能够“看到”或“感知”到的输入图像的区域大小。简单来说，感受野定义了该神经元对其输入数据的影响范围。

直观理解

在卷积神经网络中，输入图像通过多层卷积和池化操作被逐步处理。每一层的神经元并不是直接处理整个图像，而是通过卷积核（滤波器）在图像的局部区域内进行计算。随着网络层数的增加，神经元能够感知的区域逐渐变大：

• 在浅层网络中，神经元只能感知输入图像的一个小区域，比如边缘或纹理等局部特征。
• 在深层网络中，由于多层卷积和池化的累积效应，神经元能“看到”更大的区域，甚至覆盖整个图像，提取高层语义信息（如物体的整体形状）。

感受野的计算

感受野的大小会随着网络结构的变化而改变，影响它的主要因素包括：