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在深度学习论文里，经常会看到感受野(receptivefields)，根据自己看到的和网上资料稍微整理总结一下。感受野的定义感受野是卷积神经网络(CNN)每一层输出的特征图(featuremap)上的像素点在原始输入图像上映射的区域大小[1]。感受野的计算感受野...
感受野的值越大表示其能接触到的原始图像(指输入特征图)范围就越大，也意味着它可能蕴含更为全局，语义层次更高的特征；相反，值越小则表示其所包含的特征越趋向局部和细节。因此感受野的值可以用来大致判断每一层的抽象层次.1.5.3感受野的计算
感受野的可视化为了更进一步了解感受野，我们尝试将感受野可视化出来。下面的代码是证明了作者论文中感受野的参数和有效感受野参数。这里只是以第一个part为例分析。代码：
关于感受野的计算，论文ObjectDetectorsEmergeinDeepSceneCNNs给出了一种测量empiricalsizes的方法，实验结果表明实际的感受野要小于理论上的计算…
感受野中心感受野中心的计算也是个递推公式。在上一节中计算得\(j_l=\prod_{i=1}^{l}s_{i}\)，表示featuremap\(Layer\l\)上前进1个元素相当于在输入图像上前进的像素数目，如果将featuremap上元素与感受野中心对齐，则\(j_l\)为感受野中心之间的像素距离。
有效感受野在这篇论文中：UnderstandingtheEffectiveReceptiveFieldinDeepConvolutionalNeuralNetworks，作者尝试从输出映射的中心像素向网络反向传播一个梯度，并将所有其他梯度设置为零。然后，我们检查应用于输入层的梯度。实验表明，梯度的...
我们可以用这篇文章来理解一下空洞卷积在分割中的作用。本文目录：奇怪，为什么空洞卷积的感受野偏大？那是因为空洞卷积串行组团起来后，感受野变大很多。论文对膨胀卷积构成的卷积模块的描述。在不降低特征图分辨率的情况下，指数级的实现感受也增长。
所以，感受野是个相对概念，某层featuremap上的元素看到前面不同层上的区域范围是不同的，通常在不特殊指定的情况下，感受野指的是看到输入图像上的区域。为了具体计算感受野，这里借鉴视觉系统中的概念，receptive\field=center+surround...
从以往的图像修复论文中，我们了解到感受野野对图像修复的重要性。对于3×3内核，我们可以调整膨胀率来控制它的感受野。如果扩张率为1，我们的感受野为3×3。如果膨胀率是2，通过跳过一个相邻像素，我们有一个5×5感受野，以此类推。
感受野的大小和尺寸会随着刺激图形的某些特性而改变。感受野（空间总和野）的大小还受到刺激图形对比度【271[281和皮层适应程度的影响【291。在初级视觉皮层中神经元感受野的尺寸主要取决于刺激的对比度。
在深度学习论文里，经常会看到感受野(receptivefields)，根据自己看到的和网上资料稍微整理总结一下。感受野的定义感受野是卷积神经网络(CNN)每一层输出的特征图(featuremap)上的像素点在原始输入图像上映射的区域大小[1]。感受野的计算感受野...
感受野的值越大表示其能接触到的原始图像(指输入特征图)范围就越大，也意味着它可能蕴含更为全局，语义层次更高的特征；相反，值越小则表示其所包含的特征越趋向局部和细节。因此感受野的值可以用来大致判断每一层的抽象层次.1.5.3感受野的计算
感受野的可视化为了更进一步了解感受野，我们尝试将感受野可视化出来。下面的代码是证明了作者论文中感受野的参数和有效感受野参数。这里只是以第一个part为例分析。代码：
关于感受野的计算，论文ObjectDetectorsEmergeinDeepSceneCNNs给出了一种测量empiricalsizes的方法，实验结果表明实际的感受野要小于理论上的计算…
感受野中心感受野中心的计算也是个递推公式。在上一节中计算得\(j_l=\prod_{i=1}^{l}s_{i}\)，表示featuremap\(Layer\l\)上前进1个元素相当于在输入图像上前进的像素数目，如果将featuremap上元素与感受野中心对齐，则\(j_l\)为感受野中心之间的像素距离。
有效感受野在这篇论文中：UnderstandingtheEffectiveReceptiveFieldinDeepConvolutionalNeuralNetworks，作者尝试从输出映射的中心像素向网络反向传播一个梯度，并将所有其他梯度设置为零。然后，我们检查应用于输入层的梯度。实验表明，梯度的...
我们可以用这篇文章来理解一下空洞卷积在分割中的作用。本文目录：奇怪，为什么空洞卷积的感受野偏大？那是因为空洞卷积串行组团起来后，感受野变大很多。论文对膨胀卷积构成的卷积模块的描述。在不降低特征图分辨率的情况下，指数级的实现感受也增长。
所以，感受野是个相对概念，某层featuremap上的元素看到前面不同层上的区域范围是不同的，通常在不特殊指定的情况下，感受野指的是看到输入图像上的区域。为了具体计算感受野，这里借鉴视觉系统中的概念，receptive\field=center+surround...
从以往的图像修复论文中，我们了解到感受野野对图像修复的重要性。对于3×3内核，我们可以调整膨胀率来控制它的感受野。如果扩张率为1，我们的感受野为3×3。如果膨胀率是2，通过跳过一个相邻像素，我们有一个5×5感受野，以此类推。
感受野的大小和尺寸会随着刺激图形的某些特性而改变。感受野（空间总和野）的大小还受到刺激图形对比度【271[281和皮层适应程度的影响【291。在初级视觉皮层中神经元感受野的尺寸主要取决于刺激的对比度。
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