1.感受野的理解：
感受野：在卷积神经网络CNN中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称作感受野receptive field。我们看这段定义非常简单，用数学的语言就是感受野是CNN中的某一层输出结果的一个元素对应输入层的一个映射。再通俗点的解释是，feature map上的一个点对应输入图上的区域。注意这里是输入图，不是原始图。好多博客写的都是原图上的区域，经过一番的资料查找，发现并不是原图。
---------------------
作者：芳芳不是我真名
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/78593410
2.感受野的计算
规则1: stride的计算，某一层的stride等于之前所有层的stride的连乘积。
规则2: 某一层感受野的计算，某一层的感受野指的是这一层的输出feature map上的一个点来自于原图的范围。某一层的感受野等于（前一层的感受野+（kernel_size-1）*前一层的stride）。
For instance：2X2的maxpool的kernel size 为2，stride也为2，所以pooling层输出的感受野等于（前一层的感受野 + 1*前一层的stride）
---------------------
作者：qq_23150675
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_23150675/article/details/79452644
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！