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我感興趣的是計算相對於輸入的神經元的接受域,或者更一般地相對於較早的層。有沒有一種系統的方法來計算神經元的感受野?
這可以手動完成,但我想知道是否有一個內置的函數來做到這一點,否則,如果有辦法自動計算它。
有什麼可以工作,至少在一個簡單的(單流,沒有跳躍/連接)網絡僅限於卷積和減少層,可能具有的SAME
和VALID
填充和非單元步幅組合?
我感興趣的是計算相對於輸入的神經元的接受域,或者更一般地相對於較早的層。有沒有一種系統的方法來計算神經元的感受野?
這可以手動完成,但我想知道是否有一個內置的函數來做到這一點,否則,如果有辦法自動計算它。
有什麼可以工作,至少在一個簡單的(單流,沒有跳躍/連接)網絡僅限於卷積和減少層,可能具有的SAME
和VALID
填充和非單元步幅組合?
是的,作爲2017年8月,你可以簡單地使用tf.contrib.receptive_field
詳見https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/receptive_field。
截至2017年tensorflow本身並沒有內置函數來做到這一點。 –