感受野

定义：在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。

 

               　

感受野的计算：
为了计算每一层的感受野，除了每一维度的特征数量n，还需要一些额外的信息：

···当前感受野size：r
···相邻特征的距离（jump）：j
···左上角feature的中心坐标：start. 最后一层（卷积层或池化层）输出特征图感受野的大小等于卷积核的大小。
. 第i层卷积层的感受野大小和第i层的卷积核大小和步长有关系，同时也与第（i+1）层感受野大小有关。
. 计算感受野的大小时忽略了图像边缘的影响，即不考虑padding的大小。

关于感受野大小的计算方式是采用从最后一层往下计算的方法，即先计算最深层在前一层上的感受野，然后逐层传递到第一层，使用的公式可以表示如下：

其中，是第i层卷积层的感受野，是（i+1）层上的感受野，stride是卷积的步长，Ksize是本层卷积核的大小。

实例计算： 

pool3：RF=2（最后一层池化层输出特征图的感受野大小等于卷积核的大小） 

conv4：RF=（2-1）*1+3=4。

conv3：RF=（4-1）*1+3=6。

pool2：RF=（6-1）*2+2=12。

conv2：RF=（12-1）*1+3=14。

pool1：RF=（14-1）*2+2=28。

conv1：RF=（28-1）*1+3=30。

因此，pool3输出的特征图在输入图片上的感受野为30*30。