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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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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？

前言上一篇推文介绍了卷积神经网络的组成层以及卷积层是如何在图像中起作用的，推文地址为：https://mp.weixin.qq.com/s/MxYjW02rWfRKPMwez02wFA 。...这里要先说一个感受野的概念，所谓感受野就是是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域。...标准卷积这是我们最常用的卷积，连续紧密的矩阵形式可以提取图像区域中相邻像素之间的关联性，例如一个的卷积核可以获得的感受野。如下图所示： ?...转置卷积转置卷积是先对原始特征矩阵进行填充使其维度扩大到目标输出维度，然后进行普通的卷积操作的过程，其输入到输出的维度变换关系恰好和普通的卷积变换关系相反，但这个变换并不是卷积真正的逆变换操作，我们通常将其称为转置卷积...扩张卷积（带孔卷积或空洞卷积）这是一种特殊的卷积，引入了一个称为扩展率(Dilation Rate)的参数，使得同样尺寸的卷积核可以获得更大的感受野，相应的在相同感受视野的前提下比普通卷积采用更少的参数

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我们已经知道，一个卷积核一般包括核大小（Kernel Size）、步长（Stride）以及填充步数（Padding），我们逐一解释下：卷积核大小：卷积核定义了卷积的大小范围，在网络中代表感受野的大小，...一般情况下，卷积核越大，感受野越大，看到的图片信息越多，所获的的全局特征越好。但大的卷积核会导致计算量大暴增，计算性能也会降低。...对于size为2对卷积核，如果step为1，那么相邻步感受野之间就会有重复区域；如果step为2，那么相邻感受野不会重复，也不会有覆盖不到的地方；如果step为3，那么相邻步感受野不会重复，也不会有覆盖不到的地方...转置卷积是相对正常卷积的相反操作，但它只恢复尺寸，因为卷积是一个不可逆操作。下面通过一个例子来说明转置卷积的具体操作过程。...Step3：将重排矩阵转置后与行向量转置后相乘，得到16个元素的1维列向量 Step4：对列向量进行重排为 4*4 对矩阵，得到最终结果这样就通过转置卷积将 2x2 的矩阵反卷为一个 4x4 的矩阵

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卷积核的基本概况

实际上是借鉴于科学家的研究结果——上个世纪科学家就发现，视觉皮层的很多神经元都有一个小的局部感受野，神经元只对有限区域的感受野上的刺激物做出反应。不同的感受野可以重叠，他们共同铺满整个视野。...卷积核大小：卷积核定义了卷积的大小范围，在网络中代表感受野的大小，二维卷积核最常见的就是 3*3 的卷积核。一般情况下，卷积核越大，感受野越大，看到的图片信息越多，所获得的全局特征越好。...对于size为2的卷积核，如果step为1，那么相邻步感受野之间就会有重复区域；如果step为2，那么相邻感受野不会重复，也不会有覆盖不到的地方；如果step为3，那么相邻步感受野之间会有一道大小为1颗像素的缝隙...转置卷积（反卷积）一般正常卷积称为下采样，相反方向的转换称为上采样。转置卷积是相对正常卷积的相反操作，但它只恢复尺寸，因为卷积是一个不可逆操作。下面通过一个例子来说明转置卷积的具体操作过程。...，将重排矩阵转置后与行向量转置后相乘，得到16个元素的1维列向量：第四步，对列向量进行重排为4*4的矩阵，得到最终结果：这样就通过转置卷积将2x2的矩阵反卷为一个4x4的矩阵，但从结果也可以看出反卷积的结果与原始输入信号不同

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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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啥是卷积核？动画演示

实际上是借鉴于科学家的研究结果——上个世纪科学家就发现，视觉皮层的很多神经元都有一个小的局部感受野，神经元只对有限区域的感受野上的刺激物做出反应。不同的感受野可以重叠，他们共同铺满整个视野。...卷积核大小：卷积核定义了卷积的大小范围，在网络中代表感受野的大小，二维卷积核最常见的就是 3*3 的卷积核。一般情况下，卷积核越大，感受野越大，看到的图片信息越多，所获得的全局特征越好。...对于size为2的卷积核，如果step为1，那么相邻步感受野之间就会有重复区域；如果step为2，那么相邻感受野不会重复，也不会有覆盖不到的地方；如果step为3，那么相邻步感受野之间会有一道大小为1颗像素的缝隙...转置卷积（反卷积）一般正常卷积称为下采样，相反方向的转换称为上采样。转置卷积是相对正常卷积的相反操作，但它只恢复尺寸，因为卷积是一个不可逆操作。下面通过一个例子来说明转置卷积的具体操作过程。...，将重排矩阵转置后与行向量转置后相乘，得到16个元素的1维列向量：第四步，对列向量进行重排为4*4的矩阵，得到最终结果：这样就通过转置卷积将2x2的矩阵反卷为一个4x4的矩阵，但从结果也可以看出反卷积的结果与原始输入信号不同

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理解卷积神经网络中的四种卷积

在卷积神经网络中，一般情况下，卷积核越大，感受野（receptive field）越大，看到的图片信息越多，所获得的全局特征越好。...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。...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。

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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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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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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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