【问题标题】：the relationship between a specific layer and its receptive field特定层与其感受野之间的关系
【发布时间】：2017-02-17 23:05:35
【问题描述】：
在一篇论文中，我看到了下表关于层和它们各自的感受野之间的关系。我有两个问题：
1）如何计算这种关系，有没有公式可以遵循。
2) 例如，在最后几层中，例如pool5、fc6&fc7，具有相当大的感受野。 fc6&fc7 的感受野是 404*404。如果训练图像是256*256，是否意味着fc6&fc7 在256*256 的边界之外看到了很多像素（或者只是浪费了fc6&fc7 的能力，它有404*404 作为感受野）。在执行分类/特征提取类型的工作时，我不确定如何理解感受野在特定层方面的物理含义。
【问题讨论】：
标签：
machine-learning
computer-vision
deep-learning
【解决方案1】：
假设您有 2 层，中间有最大拉力。
第一层将是一个卷积层，过滤器为 3X3，步幅为 1X1，最大池化层为 2X2，步幅为 2X2，第二个卷积层过滤器大小为 3X3，步幅为 1X1。
第一层从原始图像中查看 3X3 的近邻，因此感受野将是 3X3。与最大池化层相比，最大池化层有效地将图像下采样了两倍，因此第二层的输入是原始图像下采样了 2 倍。现在当前层也在寻找 3X3 的邻居，但在 DOWNSAMPLED 图像上，这意味着那个效果，这个过滤器查看来自原始图像的 (downsapleFactorfilterSize)X(downsapleFactorfilterSize) 邻域的像素！所以感受野是 6X6。