深度学习: 感受野 (receptive field)

Introduction

感受野：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。

这里写图片描述

Size

多层叠加 的 小卷积核 相比于 大卷积核 的：

• 优势：
  1. 可取得与大卷积核同等规模的感受野；
  2. 加深了网络深度 —> 增强了网络容量和网络复杂度；
  3. 减少了模型参数的个数。
• 劣势：
  1. 整个网络的总计算量增加（虽然对单个卷积层而言计算量不变，但卷积层数增加了，因此计算总量也就上去了）;
  2. 增加了“梯度弥散”的风险（因为层数增加了）。

Compute

感受野的计算 主要与 卷积层 和 池化层 的 窗口大小 (size)、移动步长 (stride) 以及 填充 (padding) 有关。

例如，假设在 stride=1，padding=0 的相同前提下，且每层卷积的输出channel都为1：

Summary

• 在相同感受野的情况下，“叠加小卷积核”的方案节省了参数开销，却增大了浮点数计算次数。
• 另外，由于增加了网络层数，也会随之带来网络加深的一系列利弊 (模型容量↑ / 模型复杂度↑ / 梯度风险↑ / 收敛难度↑)。