receptive fields是什么

在深度学习中，receptive field（感受野）是指卷积神经网络中某个神经元接收输入数据的区域大小。具体来说，每个卷积层的每个神经元只接受前一层的部分输入数据，而这部分输入数据的大小就是该神经元的感受野大小。随着网络深度的增加，神经元的感受野也随之变大。通过增大感受野，神经元可以接收更多的上一层输入数据，从而对更广泛的信息进行学习和处理，提高网络的特征提取能力和泛化性能。

相关问题

局部感受野卷积神经网络模型起什么作用

局部感受野卷积神经网络（Local Receptive Fields Convolutional Neural Network）是一种常用的卷积神经网络模型，其主要作用是提高图像识别和分类的准确性。

在传统的卷积神经网络中，每个卷积层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连接，这样的连接方式导致了网络参数数量巨大，计算量也相应增加。而局部感受野卷积神经网络则采用了局部连接的方式，即每个神经元只与上一层的一小部分神经元相连接，这样可以大大减少网络参数数量，降低计算复杂度，提高模型的训练速度。

此外，局部感受野卷积神经网络还具有更好的特征提取能力和图像抽象能力，因为它可以通过学习局部特征来获取全局特征，提高模型的识别和分类能力。因此，在图像识别、目标检测和语音识别等领域，局部感受野卷积神经网络已经成为一种非常有效的模型。