神经网络中的感受野(Receptive Field)
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 ...
原文：CNN 卷积神经网络中的 接受视野（Receptive Field）
在卷积神经网络中，感受野定义：CNN每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上的映射的区域大小。 RF receptive field 描述了两个特征映射 Feature Maps 上神经元的关系，在进行 CNN 可视化的过程中非常有用。他也可以从侧面让我们了解， 为什么神经网络偏向于选择小的 Filter 和 Stride。假设，A 经过一系列的操作之后得到 B，那么 B 上的一个区域就只和 A ...
2020-04-06 19:20 0 1109 推荐指数：
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