CNN 中感受野/权值共享是什么意思?

这个问题问得非常到位!🌟 在 CNN(卷积神经网络)中,"感受野 " 和 "权值共享" 是两个核心概念,它们一起构建了 CNN 在图像处理领域强大能力的基础。


🧠 一句话解释:

感受野 :指的是 一个神经元在输入图像中看到的区域大小

权值共享 :指的是 同一个卷积核的参数在整张图像中重复使用 ,也就是:一套权重走遍全图


🎯 感受野是啥?

感受野(Receptive Field):某个神经元最终受到"哪一块输入区域"影响。

比如:

• 如果你用一个 3×3 卷积核去处理图像,那么卷积结果中 每一个输出像素,就是看输入图像的一个 3×3 小窗口得出的结果,这个 3×3 就是它的感受野。

• 随着卷积层堆叠,感受野会越来越大,因为每一层"看到"的区域更大了。


📦 权值共享是啥?

权值共享 就是: 同一个卷积核(也叫 filter)在整个输入图像上滑动,并使用同一组参数计算所有输出位置的特征。

👀 举个例子:

假设我们有一个 3×3 的卷积核:

复制代码
[[w1, w2, w3],
 [w4, w5, w6],
 [w7, w8, w9]]

我们会拿它去滑动整张图像,在不同的位置做内积:

• 左上角的 3×3 区域 × 这组权重 → 输出像素1

• 中间的 3×3 区域 × 同样的这组权重 → 输出像素2

• ...... 一直扫完整张图

这就叫 共享参数这 9 个参数在整张图上反复使用,不像传统神经网络那样每个连接都独立有一套参数。


✅ 好处总结

特性 解释 优点
感受野 一个神经元感知的输入区域 捕捉局部图像特征,从小到大逐步组合成整体理解
权值共享 同一卷积核滑动全图 显著减少参数、提升训练效率、具有平移不变性

🎨 类比记忆:

• 卷积核就像"探测器"(滤镜),它在图上滑来滑去,找某个特征(比如边缘、角点)。

• 权值共享:就像你拿一把尺子反复测量不同区域,不用每次换一把新尺子。

• 感受野:就像你眼睛能看到的范围,站得越高,看得越远(越深的神经元,感受野越大)。

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