卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习中的一个重要分支，广泛应用于图像识别、目标检测、图像分割等领域。本文将详细介绍卷积神经网络中的感受野、参数量和计算量，并通过实例进行说明。
感受野是指卷积神经网络中一个特定神经元能够感知到的输入数据区域。在CNN中，感受野是卷积层的核心概念，它决定了网络对输入数据的覆盖范围。
参数量是指卷积神经网络中所有可训练参数的总和。参数量越多，网络的容量越大，但同时也增加了计算量和过拟合的风险。
计算量是指卷积神经网络在训练或推理过程中所需的总计算量。计算量受网络结构、输入数据大小、硬件性能等因素影响。
假设我们有一个简单的卷积神经网络，其结构如下：
通过本文的详细讲解和实例演示，我们可以看到卷积神经网络中的感受野、参数量和计算量对网络性能的影响。感受野决定了网络对输入数据的覆盖范围，参数量和计算量则影响了网络的容量和计算效率。在设计卷积神经网络时，需要根据实际需求和硬件资源进行合理的参数设置，以达到最佳的性能表现。
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