进化神经网络(CNN)中的可接受域是指影响层中某一特征的输入图像的区域。理解如何计算有助于设计有效的架构和解释模型行为。

理解受体领域

接收字段大小随着数据通过连续的演化层和集合层而增加,它决定了神经元在输出时考虑的上下文量。更大的接收字段使网络能够捕捉更多的全局信息。

计算受体字段

要计算可接受字段,请考虑每个层的内核大小、步调和粘贴。这一过程从输出层开始,然后向后工作到输入层,在每个步骤上更新可接受字段大小。

对于内核大小k ,脚步s ,并加贴p ],可使用下列递归公式计算可接受字段: .

受体场在层 l ]:
rF ]] ]=RF l+1 ]+ (k]l - 1] * 踩踏 l ]]]]

从输出层开始,反复应用此公式,在输入层中找到可接受字段.

实例

考虑建立有以下几层的CNN:

  • Conv层:内核大小 3, 步长 1, 垫长 1
  • 最大集合: 内核大小 2, 步数 2

从输出开始,在集合后,可接受字段为3. 集合后,考虑到步态和内核大小,它变为4。重复这一过程有助于确定输入层的可接受字段。

工具与资源

有几个工具可以自动化接受字段计算,包括Python库和在线计算器。这些工具简化了进程,特别是复杂的架构。