畳み込みニューラルネットワーク
Convパラメータ・変種およびネットワーク変種によって受容野サイズへ異なる影響を与える。以下はその一例である。
Kernelパラメータ: 受容野の端をカーネルで置き換える形で広げる
Strided Convolution: 受容野の端以外の部分をstride倍率に合わせて倍増させる
Dilated Convolution: 歯抜けカーネルであるため、より大きいカーネルとして振る舞う(例: k3d2はk5と同じ受容野)
受容野のサイズは再帰的に求めることができる。
N {\displaystyle N} 層の畳み込みからのなるCNNを考える。
受容野(英: receptive field)は出力中の一点と結合している入力の広さ・幅である。すなわち出力中の一点へと情報を伝達しうる入力域である。視覚等の感覚神経における「受容野」から転用して名付けられた。
例えば1次元の入出力をもつ1層のCNNがあったとする。CNNのカーネルサイズが 3 {\displaystyle 3} だった場合、出力 o 2 {\displaystyle o_{2}} は入力 i 1 {\displaystyle i_{1}} , i 2 {\displaystyle i_{2}} , i 3 {\displaystyle i_{3}} の重みづけ和で計算されるため受容野は 3 {\displaystyle 3} になる。このCNNを2層重ねた場合、 o 3 {\displaystyle o_{3}} は中間層 m 2 {\displaystyle m_{2}} , m 3 {\displaystyle m_{3}} , m 4 {\displaystyle m_{4}} の和でありさらに m 2 {\displaystyle m_{2}} は i 1 {\displaystyle i_{1}} , i 2 {\displaystyle i_{2}} , i 3 {\displaystyle i_{3}} 、 m 4 {\displaystyle m_{4}} は i 3 {\displaystyle i_{3}} , i 4 {\displaystyle i_{4}} , i 5 {\displaystyle i_{5}} の和となるため、CNNの受容野は 5 {\displaystyle 5} になる。