感受野计算公式

感受野计算公式

定义

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区域的大小。

计算公式

$$l_k=l_{k-1}+\left[\left(f_k-1\right)\ast \prod _{i=1}^{k-1}{s}_i\right]$$

其中$ l_{k-1} $ 为第 $ k-1 $ 层对应感受野的大小，$ f_{k} $ 为第$k$层的卷积核大小，或者是池化层尺寸的大小。

举个例子：