Receptive Field

Receptive Field는 신경망의 특정 레이어에서 뉴런이 "보고" 반응할 수 있는 입력 데이터의 영역을 의미합니다. 다시 말해, 컨볼루션 신경망(CNN)에서 한 뉴런의 receptive field는 해당 뉴런의 출력값에 영향을 주는 입력 이미지의 부분입니다. 이 개념은 시각적 맥락에서 특히 중요하며, 네트워크가 얼마나 넓은 범위의 입력 정보를 한 번에 처리할 수 있는지를 나타냅니다.

Receptive Field의 중요성

1. 정보의 범위 이해: 한 뉴런이 입력 이미지의 어느 부분을 "보고" 있는지 이해함으로써, 해당 레이어가 어떤 종류의 정보를 처리하고 있는지 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 초기 레이어의 뉴런은 작은 영역의 간단한 특징(선, 가장자리 등)을 인식하는 반면, 네트워크가 깊어질수록 뉴런의 receptive field가 커지고 더 복잡하고 추상적인 특징을 인식하게 됩니다.

2. 아키텍처 설계: 신경망을 설계할 때 receptive field는 매우 중요한 고려 사항입니다. 예를 들어, 네트워크가 큰 객체를 인식해야 할 경우, 충분히 넓은 receptive field를 가진 레이어 구성이 필요합니다.

Receptive Field 계산

Receptive field의 크기는 레이어를 거치면서 점점 확장됩니다. 기본적으로, 각 컨볼루션 레이어를 거칠 때마다 receptive field는 컨볼루션의 커널 크기에 따라 확장됩니다. 계산은 다음과 같은 요소들을 고려하여 이루어집니다:

• 커널 크기 (Kernel Size): 컨볼루션 연산에서 사용되는 필터의 크기.
• 스트라이드 (Stride): 필터가 입력 데이터 위를 이동하는 간격.
• 패딩 (Padding): 입력 데이터 주변을 늘리는 것, 일반적으로 0으로 채워진 값.

예제

예를 들어, 커널 크기가 3x3이고 스트라이드가 1인 컨볼루션 레이어를 거치면, 각 뉴런의 receptive field는 이전 레이어에서 3x3 크기의 영역으로부터 정보를 받게 됩니다. 만약 여러 개의 컨볼루션 레이어가 연속적으로 적용된다면, receptive field는 더욱 확장되어 이미지의 더 큰 영역을 커버하게 됩니다.

결론적으로, receptive field는 CNN이 이미지의 어떤 부분을 보고 있는지를 이해하는 데 중요한 개념이며, 네트워크의 시각적 인식 능력과 직결되는 요소입니다.