感受野（Receptive Field）在神經網路中扮演著重要角色，它定義了神經元能夠感知的輸入數據範圍。在卷積神經網路（CNN）中，感受野的大小和位置對網路的性能有顯著影響，具體包括：
感受野的大小影響網路對輸入數據的理解程度，從而影響其識別能力和性能，較大的感受野能夠捕捉更多的上下文信息，有助於提高網路對於局部特徵的感知能力；較小的感受野則更注重細節信息，適用於處理小尺寸的目標。
感受野與卷積核的關係密切，卷積核的大小和步長決定了每一層的感受野大小。通過調整這些參數，我們可以控制感受野的大小，從而影響網路對輸入數據的感知範圍。較小的卷積核和較大的步長可以縮小感受野，而較大的卷積核和較小的步長則擴大感受野。
在深層卷積神經網路中，每個神經元的感受野大小不僅與當前層的卷積核大小有關，還與前面各層的卷積核大小和池化操作有關。隨著網路層數的增加，每個神經元的感受野也會逐漸擴大，使得網路可以對輸入數據進行更深入的感知和理解。
綜上所述，感受野是卷積神經網路中一個關鍵概念，它通過控制神經元對輸入數據的感知範圍，影響網路的性能和特徵提取能力。