CNN感受野最全计算公式

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感受野（Receptive field）：

计算公式：

前向公式：

反相公式：

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感受野（Receptive field）：

感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域。如图所示

 

计算公式：

前向公式：

Lk:表示第k层的感受野

Lk-1:表示第k-1层的感受野

Fk:表示第k层卷积核的大小

Si:表示第i层的步长

一般来说第一层感受野为该层卷积核的大小。感受野计算不考虑padding参数。

反相公式：

F(i):表示第i层的感受野

F(i+1):表示第i+1层的感受野

Stride:表示步长

Ksize:卷积核大小

从最后一层开始，最后一层的感受野为这一层卷积核的大小。下面举例说明，还是上面的例子。

注：因为上述公式是反向的，所以原先卷积层的第7层就相当于计算的时候的第一层。可知，两个公式计算结果是一样的。