receptive field(感受野):指某个感觉神经元(或人工神经网络中的某个单元)能够“响应”的刺激范围。在视觉中通常是视野中的一块区域;在卷积神经网络(CNN)中则常指某个特征点在输入图像上“对应/覆盖”的区域。该术语在神经科学、视觉科学与深度学习中都很常见。(在不同学科里计算方式与侧重点可能略有差异。)
/ɹɪˈsɛptɪv fiːld/
A neuron’s receptive field can be mapped by presenting stimuli in different locations.
通过在不同位置呈现刺激,可以绘制出一个神经元的感受野。
In convolutional networks, stacking layers increases the effective receptive field, allowing higher-level units to integrate information from larger regions of the image.
在卷积神经网络中,叠加多层会增大“有效感受野”,使高层单元能够整合来自图像更大范围的信息。
receptive 来自拉丁语 recipere(“接受、接纳”),含义是“能够接收的”;field 原意为“区域、场地”。合起来字面就是“可接收(刺激)的区域”,后来被用来描述神经元对外界刺激的空间选择性范围。