80*80*256和20*20*1024哪个特征图对应的感受野更大

感受野是指在输入图像上感受到的输出特征图像素点对应的区域大小，因此可以通过特征图尺寸和步幅来计算。

假设输入图像大小为 $224 \times 224$，卷积核大小为 $3 \times 3$，步幅为 $1$，则:

- 对于 $80 \times 80$ 的特征图，它的感受野大小为 $(3-1) \times 80 + 3 = 242$。
- 对于 $20 \times 20$ 的特征图，它的感受野大小为 $(3-1) \times 80 + (3-1) \times 20 + 3 = 394$。

因此，$20 \times 20 \times 1024$ 的特征图对应的感受野更大。

相关问题

卷积神经网络中的感受野

在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中，感受野（Receptive Field）是指在输入图像上，一个特定的神经元对应的输入区域大小。感受野的大小决定了神经元对输入图像的局部信息感知能力。

在CNN中，每个神经元都与前一层的一部分神经元连接，并且每个连接都有一个权重。通过卷积操作，神经元可以提取输入图像的局部特征。感受野的大小取决于网络的结构和层数。

具体来说，对于一个卷积层中的神经元，其感受野大小取决于两个因素：卷积核的大小和步长（stride）。卷积核定义了神经元在输入图像上滑动的区域大小，而步长定义了每次滑动的距离。

感受野的计算方式如下：
1. 对于第一层卷积层的神经元，其感受野大小等于卷积核的大小。
2. 对于后续的卷积层，每个神经元的感受野大小等于前一层神经元的感受野大小乘以步长。

通过增加网络的深度和使用更大的卷积核，可以扩大神经元的感受野，从而提高网络对输入图像的全局信息感知能力。

深度学习中感受野是什么

在深度学习中，"感受野"（receptive）是指神经网络中某一层输出的特征图上的像素点对应输入图像上的区域大小。

在卷积神经网络（CNN）中，每个神经元只与输入图像的一部分区域相连接，这个区域就是神经元的感受野。感受野大小与网络的结构以及层数有关。

对于卷积层，感受野是指输入特征图中每个像素点对应到原始输入图像上的区域大小。例如，在一个3x3的卷积层中，每个神经元的感受野为3x3。

对于池化层，感受野是指输入特征图中每个像素点对应到输入图像上的区域大小。池化层通常使用最大池化或平均池化操作，将感受野内的像素进行聚合。

感受野的大小影响了神经网络对输入图像的理解能力。较小的感受野可以捕捉到局部细节特征，而较大的感受野可以捕捉到更大范围的上下文信息。在深度学习中，通过堆叠多个卷积层和池化层，可以逐渐扩大感受野的范围，从而提取出更高级别的特征。