Vi studerar egenskaper hos mottagliga fält av enheter i djupa konvolutionella nätverk. Den mottagliga fältstorleken är en avgörande fråga i många visuella uppgifter, eftersom produktionen måste svara på tillräckligt stora områden i bilden för att fånga information om stora objekt. Vi introducerar begreppet ett effektivt mottagligt fält, och visar att det både har en Gaussisk distribution och endast upptar en bråkdel av den fullständiga teoretiska mottaglig fält. Vi analyserar det effektiva mottagliga fältet i flera arkitekturkonstruktioner, och effekten av ickelinjära aktiveringar, avhopp, sub-sampling och hoppa över anslutningar på det. Detta leder till förslag till sätt att ta itu med dess tendens att vara för liten.
REF mätte ett effektivt mottagligt fält i konvolutionella neurala nätverk och observerade att det ökar när nätverket lär sig.
Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}