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如何计算包含转置卷积层的网络的感受野？

感受野（Receptive Field）是指在神经网络中，输出特征图上的一个像素点对应输入图像上的区域大小。计算包含转置卷积层的网络的感受野可以通过以下步骤进行：

确定输入图像的感受野：首先，确定输入图像的感受野大小。对于第一个卷积层，感受野大小等于卷积核的大小。对于后续的卷积层，感受野大小等于前一层的感受野大小加上卷积核的大小再减去步长（stride）的大小。
确定转置卷积层的感受野：转置卷积层的感受野大小与其输出特征图的大小相同。因此，可以通过反向计算的方式确定转置卷积层的感受野大小。
- 首先，确定转置卷积层输出特征图上的一个像素点对应输入特征图上的区域大小。这个区域大小等于转置卷积核的大小。
- 然后，根据转置卷积层的步长和填充（padding）大小，计算出转置卷积层输出特征图上的一个像素点对应输入特征图上的区域大小。具体计算公式为：
- 输入区域大小 = (输出区域大小 - 1) * 步长 + 转置卷积核大小 - 2 * 填充大小
- 最后，根据转置卷积层的输出特征图大小和输入特征图上的区域大小，确定转置卷积层的感受野大小。

重复步骤2直到计算出整个网络的感受野大小。根据网络的结构，逐层计算每个转置卷积层的感受野大小，最终得到整个网络的感受野大小。

需要注意的是，转置卷积层的感受野大小与输入图像的大小、卷积核的大小、步长、填充等参数有关。在实际应用中，可以通过调整这些参数来控制感受野的大小，以满足不同的需求。

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相关搜索:KDB/Q:如何转置包含空值的表为什么扩张的卷积层不会降低感受野的分辨率？卷积生成对抗网络的鉴别器的输出是如何工作的，它可以有一个完全连接的层吗？在具有急切执行的WRT2.0中，如何计算网络输出TensorFlow输入层的梯度？如何从连体网络的卷积层中提取特征？如何使用OpenBlas的cblas_somatcopy计算矩阵转置？如何使用窗口函数计算每列转置到行的结果如何在包含两列的数据框中每n行转置一次，并使用pandas将它们显示为列如何在配置文件中计算卷积层后的输出大小？如何计算卷积神经网络中的偏差梯度？

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感受野在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上每个像素点在原始图像上映射的区域大小，这里的原始图像是指网络的输入图像...神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大，也意味着它可能蕴含更为全局，语义层次更高的特征；相反，值越小则表示其所包含的特征越趋向局部和细节。...因此感受野的值可以用来大致判断每一层的抽象层次. 总而言之,我们感受野就额是要求神经网络中间某一层的输出特征图上的一个元素所在原图上的覆盖大小....那么卷积神经网络的每一层感受野应该如何计算呢？很明显，深层卷积层的感受野大小和它之前所有层的滤波器大小和步长有关系，而涉及到这两个参数的有卷积层和pooling层。...对于卷积神经网络,其感受野计算有如下规律: 或者写为：另一种计算卷积核的方法——逆向法从当前层开始计算,慢慢往上计算: RF=(RF−1)∗stride kernelsize 如何增加感受野在深度学习中

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本文首发于 GiantPandaCV ：深入理解神经网络中的反(转置)卷积本文主要是把之前在知乎上的回答[1,2]重新整理了一下并且加了一些新的内容。...卷积前后向传播实现细节在讲解反卷积计算实现细节之前，首先来看下深度学习中的卷积是如何实现前后向传播的。...更一般的卷积前向计算：则之前先要先根据pad在输入边缘补一圈0，然后再根据步长s去取每个卷积的位置填入buffer里面。我们接着来看卷积反向传播是如何实现的。...其实用不太严谨的方式来想，我们知道输入对应的梯度维度大小肯定是和输入大小一致的，而上一层传回来的梯度大小肯定是和输出一致的。而且既然是反向传播，计算过程肯定是卷积前向过程的逆过程。...下面用实际例子来讲解下实际计算过程，假设反卷积核大小都是3x3，步长为2，pad为1，假设反卷积输入大小是2x2，则现在看下如何从2x2大小的输入反推输出4x4。

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详述Deep Learning中的各种卷积（二）

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卷积神经网络学习路线（二）| 卷积层有哪些参数及常用卷积核类型盘点？

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理解卷积神经网络中的四种卷积

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对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解

利用添加空洞扩大感受野，让原本3 x3的卷积核，在相同参数量和计算量下拥有5x5（dilated rate =2）或者更大的感受野，从而无需下采样。...在上图中扩张卷积的感受野可以由以下公式计算得到 ? ；其中i+1表示dilated rate。...在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。...Dilated Convolution感受野指数级增长对于标准卷积核情况，比如用3×3卷积核连续卷积2次，在第3层中得到1个Feature点，那么第3层这个Feature点换算回第1层覆盖了多少个Feature...例子由于上面只是理论的说明了转置卷积的目的，而并没有说明如何由卷积之后的输出重建输入。下面我们通过一个例子来说明感受下。

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CNN中常用的四种卷积详解

但是对于一些很小的物体，本身就不要那么大的感受野来说，这就不那么友好了。 3. 转置卷积转置卷积又叫反卷积、逆卷积。...不过转置卷积是目前最为正规和主流的名称，因为这个名称更加贴切的描述了卷积的计算过程，而其他的名字容易造成误导。...有大佬一句话总结：转置卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。...：卷积核为:3x3; no padding , strides=1 [ternmjzupb.png] 转置卷积从上面两个图可以看到，转置卷积和卷积有点类似，因为它产生与假设的反卷积层相同的空间分辨率...但是，对值执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层执行常规卷积，但恢复其空间变换。需要注意的是：反卷积只能恢复尺寸，不能恢复数值。 4.

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深度学习系列（一）常见的卷积类型

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对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积（反卷积）的理解

利用添加空洞扩大感受野，让原本3 x3的卷积核，在相同参数量和计算量下拥有5×5（dilated rate =2）或者更大的感受野，从而无需下采样。...在上图中扩张卷积的感受野可以由以下公式计算得到；其中i+1表示dilated rate。...你可以把它想象成一个5×5的卷积核，每隔一行或一列删除一行或一列。在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。...当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。...例子由于上面只是理论的说明了转置卷积的目的，而并没有说明如何由卷积之后的输出重建输入。下面我们通过一个例子来说明感受下。

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各种卷积结构原理及优劣总结

卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。...卷积首先，定义下卷积层的结构参数。 ? △ 卷积核为3、步幅为1和带有边界扩充的二维卷积结构卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。...在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。...转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。然而，这两种卷积对输入数据执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层只执行了常规的卷积操作，但是恢复了其空间分辨率。 ?...△ 卷积核为3×3、步幅为2和无边界扩充的二维转置卷积转置卷积和反卷积的唯一共同点在于两者输出都为5×5大小的图像，不过转置卷积执行的仍是常规的卷积操作。

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一文了解各种卷积结构原理及优劣

王小新编译自 Medium 量子位出品 | 公众号 QbitAI 卷积神经网络作为深度学习的典型网络，在图像处理和计算机视觉等多个领域都取得了很好的效果。...卷积首先，定义下卷积层的结构参数。 ? △ 卷积核为3、步幅为1和带有边界扩充的二维卷积结构卷积核大小（Kernel Size）：定义了卷积操作的感受野。...在相同的计算条件下，空洞卷积提供了更大的感受野。空洞卷积经常用在实时图像分割中。当网络层需要较大的感受野，但计算资源有限而无法提高卷积核数量或大小时，可以考虑空洞卷积。...转置卷积与真正的反卷积有点相似，因为两者产生了相同的空间分辨率。然而，这两种卷积对输入数据执行的实际数学运算是不同的。转置卷积层只执行了常规的卷积操作，但是恢复了其空间分辨率。 ?...△ 卷积核为3×3、步幅为2和无边界扩充的二维转置卷积转置卷积和反卷积的唯一共同点在于两者输出都为5×5大小的图像，不过转置卷积执行的仍是常规的卷积操作。

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一文读懂深度学习中的各种卷积！！

而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...下面展示了 l = 1, 2, 4 时的核大小。扩张卷积的感受野。我们基本上无需添加额外的成本就能有较大的感受野。在这张图像中，3×3 的红点表示经过卷积后，输出图像是 3×3 像素。...尽管所有这三个扩张卷积的输出都是同一尺寸，但模型观察到的感受野有很大的不同。l=1 时感受野为 3×3，l=2 时为 7×7。l=3 时，感受野的大小就增加到了 15×15。...由此，有效的感受野大小随层而指数增长，而参数的数量仅线性增长。这篇论文中扩张卷积的作用是系统性地聚合多个比例的形境信息，而不丢失分辨率。

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一文读懂深度学习中的N种卷积

三、转置卷积（去卷积）对于很多网络架构的很多应用而言，我们往往需要进行与普通卷积方向相反的转换，即我们希望执行上采样。...而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...尽管所有这三个扩张卷积的输出都是同一尺寸，但模型观察到的感受野有很大的不同。l=1 时感受野为 3×3，l=2 时为 7×7。l=3 时，感受野的大小就增加到了 15×15。...由此，有效的感受野大小随层而指数增长，而参数的数量仅线性增长。这篇论文中扩张卷积的作用是系统性地聚合多个比例的形境信息，而不丢失分辨率。

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【DL】一文读懂深度学习中的N种卷积

三、转置卷积（去卷积）对于很多网络架构的很多应用而言，我们往往需要进行与普通卷积方向相反的转换，即我们希望执行上采样。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...尽管所有这三个扩张卷积的输出都是同一尺寸，但模型观察到的感受野有很大的不同。l=1 时感受野为 3×3，l=2 时为 7×7。l=3 时，感受野的大小就增加到了 15×15。...有趣的是，与这些操作相关的参数的数量是相等的。我们「观察」更大的感受野不会有额外的成本。因此，扩张卷积可用于廉价地增大输出单元的感受野，而不会增大其核大小，这在多个扩张卷积彼此堆叠时尤其有效。...由此，有效的感受野大小随层而指数增长，而参数的数量仅线性增长。这篇论文中扩张卷积的作用是系统性地聚合多个比例的形境信息，而不丢失分辨率。

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三、转置卷积（去卷积）对于很多网络架构的很多应用而言，我们往往需要进行与普通卷积方向相反的转换，即我们希望执行上采样。...而神经网络等现代架构则倾向于让网络自己自动学习合适的变换，无需人类干预。为了做到这一点，我们可以使用转置卷积。...将 2×2 的输入上采样成 5×5 的输出观察上述例子中的转置卷积能帮助我们构建起一些直观认识。但为了泛化其应用，了解其可以如何通过计算机的矩阵乘法实现是有益的。...尽管所有这三个扩张卷积的输出都是同一尺寸，但模型观察到的感受野有很大的不同。l=1 时感受野为 3×3，l=2 时为 7×7。l=3 时，感受野的大小就增加到了 15×15。...由此，有效的感受野大小随层而指数增长，而参数的数量仅线性增长。这篇论文中扩张卷积的作用是系统性地聚合多个比例的形境信息，而不丢失分辨率。

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