📌 مقدمه تخصصی درباره مفهوم Receptive Field در CNN:
در مدل‌های CNN، هر نود در لایه عمیق فقط بخشی از تصویر اولیه (مثلاً یک پچ کوچک) را «می‌بیند»؛ این ناحیه قابل مشاهده برای نود، Receptive Field نام دارد.

🔍 نکات کلیدی ویدیو:
❎تعریف پذیرش (Receptive Field) و اهمیت آن در درک تعاملات کانولار
❎چگونگی افزایش Receptive Field با اضافه کردن لایه‌های بیشتر یا تغییر هایپرپارامترها
❎تفاوت میان Receptive Field نظری و موثر (effective) که در عمل اندازه‌ی واقعی ناحیه تأثیرگذاری مدل را نشان می‌دهد
❎روش‌هایی برای محاسبه و بررسی دستی‌سازی Receptive Field در شبکه‌های واقعی


🧠 کاربرد مدل دیده‌شده:
✅ طراحی دقیق شبکه‌های CNN برای تشخیص بهتر ویژگی‌ها،
✅ تضمین اینکه لایه‌های عمیق‌تر بتوانند بافت‌ها و جزئیات بزرگ‌تری را پردازش کنند،
✅ جلوگیری از طراحی شبکه بسیار عمیق با Receptive Field ناموفق.

💡 جمع‌بندی تخصصی:
❇️همچنین Receptive Field نشان می‌دهد یک نورون چه بخش‌هایی از تصویر را می‌بیند
❇️برای شبکه‌های عمیق، Receptive Field واقعی ممکن است کوچک‌تر از محاسبه نظری باشد
❇️با محاسبه دقیق و تست دستی می‌توان شبکه‌ای طراحی کرد که ویژگی‌ها را به‌درستی یاد گرفته باشد

❌♨️زیرنویس فارسی
🆔 @rss_ai_ir
🧠 #هوش_مصنوعی #یادگیری_عمیق #CNN #ReceptiveField