深度学习之感受野

定义

感受野其实就是当前层的一个像素点在前一层所包含的映射区域,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。
深度学习之感受野

计算公式:
①卷积后的输出维度:
out_size = ((input_size - kernel_size)+ 2 * padding)/stride + 1

②感受野的计算公式:
RF i=(RF i+1−1)∗S i+K i
其中RF i+1是上一层的感受野,S i是当前层的步长,K i是kernel_size

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