CNN中感受野的计算

感受野（receptive field）是怎样一个东西呢，从CNN可视化的角度来讲，就是输出featuremap某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野。

比如我们第一层是一个3*3的卷积核，那么我们经过这个卷积核得到的featuremap中的每个节点都源自这个3*3的卷积核与原图像中3*3的区域做卷积，那么我们就称这个featuremap的节点感受野大小为3*3

如果再经过pooling层，假定卷积层的stride是1，pooling层大小2*2，stride是2，那么pooling层节点的感受野就是5*5

有几点需要注意的是，padding并不影响感受野，stride只影响下一层featuremap的感受野，size影响的是该层的感受野。

至于如何计算感受野，我的建议是top to down的方式。下面我拿一个例子来算算

pool3的一个输出对应pool3的输入大小为2*2

依次类推，对应conv4的输入为5*5，因为2*2的每个角加一个3*3的卷积核，就成了5*5，当然这是在stride=1的情况下才成立的，但是一般都是stride=1，不然也不合理

对应conv3的输入为7*7

对应pool2的输入为14*14

对应conv2的输入为16*16

对应pool1的输入为32*32

对应conv1的输入为34*34

所以pool3的感受野大小就是34*34

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