深度学习中的 receptive field size

在深度学习中，感受野（receptive field）是指神经网络中每个神经元接收输入数据的区域大小。具体来说，对于每个神经元，其感受野表示为输入数据中对应的区域大小。

感受野的大小取决于神经网络的结构和参数设置。在卷积神经网络（CNN）中，每个卷积层的神经元只与前一层的一部分神经元相连，因此感受野是局部的。随着网络的层级增加，每个神经元接收的区域也随之扩大。

在CNN中，感受野的大小通常由卷积核（filter/kernel）的尺寸和步幅（stride）决定。卷积核的尺寸决定了每一层中神经元接收输入数据的局部区域大小，而步幅决定了卷积操作在输入数据上的滑动距离。通过多层卷积操作，感受野会逐渐增大。

感受野的大小对于神经网络的性能和功能具有重要影响。较小的感受野可以捕捉到细节信息，而较大的感受野可以捕捉到更广阔的语境信息。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。