深度学习中的卷积核感受野：原理与应用

卷积核的感受野是指在卷积操作中，一个卷积核能够覆盖输入图像中的多少个像素点。具体来说，对于一个大小为k×k的卷积核，在输入图像中进行卷积操作时，它的感受野大小为(k-1)×s+1，其中s为步长。感受野的大小决定了卷积核能够捕捉到的图像特征的范围，较大的感受野可以捕捉到更广阔的特征，但也会增加计算量。在深度学习中，通常会通过堆叠多个卷积层来逐渐扩大感受野，从而提高模型的表达能力。