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Visualizing and Understanding ConvNet---CNN可视化理解

发布时间:2023-09-06 01:53责任编辑:苏小强关键词:暂无标签

1. 感受野的定义(receptive field)

? ? ? ?此处抛出感受野(receptive field)的定义和理解:

? ? ? ?感受野其实就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。或者说输出feature map某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野。
? ? ? ?比如我们第一层是一个33的卷积核,那么我们经过这个卷积核得到的feature map中的每个节点都源自这个33的卷积核与原图像中33的区域做卷积,那么我们就称这个feature map的节点感受野大小为33
? ? ? ?如果再经过pooling层,假定卷积层的stride是1,pooling层大小22,stride是2,那么pooling层节点的感受野就是44
? ? ? ?有几点需要注意的是,padding并不影响感受野,stride只影响下一层featuremap的感受野,size影响的是该层的感受野。
? ? ? ?它的另外的定义还有:在卷积神经网络CNN中,决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小,被称作感受野receptive field。
? ? ? ?这里附上部分链接以备参考:
? ? ? ?1. 深度神经网络中的感受野(Receptive Field)
? ? ? ?2. What is a receptive field in a convolutional neural network?
? ? ? ?3. 无痛理解CNN中的感受野receptive field
? ? ? ?4. Visualizing what ConvNets learn---CS231n
? ? ? ?5. Deep Visualization:可视化并理解CNN
? ? ? ?6. CNN Receptive Field Calculator -- CNN感受野计算器
? ? ? ?

Visualizing and Understanding ConvNet---CNN可视化理解

原文地址:https://www.cnblogs.com/Stoner/p/9029588.html

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