感受野（receptive field）

感受野（receptive field）是指在神经网络中，一个特定的神经元对输入数据的局部区域有多大的敏感性。在卷积神经网络（CNN）中，感受野指的是卷积层中每个神经元的输入区域大小。

感受野的大小取决于神经网络的结构和参数。在一个典型的CNN中，感受野的大小随着网络的层数增加而增加。每个卷积层的感受野大小取决于前一层的卷积核大小和步幅（stride）大小。

感受野的大小对于神经网络的性能和功能非常重要。较小的感受野可以捕捉到输入数据的细节和局部特征，但可能会忽略全局上下文信息。较大的感受野可以捕捉到更广阔的上下文信息，但可能会丧失细节。因此，在设计神经网络时，需要根据任务的要求和输入数据的特点来选择合适的感受野大小。

感受野的概念也可以应用于其他机器学习模型中，例如循环神经网络（RNN）和自注意力机制（self-attention）。在这些模型中，感受野指的是模型对输入序列中不同位置的敏感程度。