十三. VGG感受野计算

（其实就是逆向求解图像输出尺寸）

感受野的概念及大小的计算？ 

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。 

感受野大小的计算采用top to down的方式， 即先计算最深层在前一层上的感受野，然后逐渐传递到第一层，使用的公式可以表示如下：　　　     

 RF = 1 #待计算的feature map上的感受野大小 

 for layer in （top layer To down layer）:  RF(out) = ((RF -1)* stride) + fsize 

 stride 表示卷积的步长；fsize表示卷积层滤波器的大小

link：https://www.imooc.com/article/34700