感受野

感受野是CNN中的某一层输出结果的一个元素对应输入层的一个映射

感受野的计算

计算公式（倒退法）

倒退法：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40267131

RF 表示感受野的大小， 代表层数，
代表最后输出的那一层，，

举个例子

在 CNN 网络中，图 A 经过核为 3x3，步长为 2 的卷积层，ReLU 激活函数层，BN 层，以及一个步长为 2，核为 22 的池化层后，再经过一个 33 的的卷积层，步长为 1，此时的感受野是（）

最后输出是一个像素
，

倒数第二层感受野计算，参数来自于：再经过一个 3*3 的的卷积层，步长为 1

倒数第三层感受野计算，参数来自于：以及一个步长为 2，核为 2*2 的池化层后
公式中的 1*2 的意思是累乘，需要累乘在此之前所有的 stride 参数的值

倒数第四层感受野计算，参数来自于：图 A 经过核为 3x3，步长为 2 的卷积层
同理：122 的意思是累乘，需要累乘在此之前所有的 stride 参数的值