CNN感受野
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概念：在卷积神经网络中，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）。通俗的解释是：输出feature map上的一个单元对应输入层上的区域大小。
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卷积计算公式：\(\text { out }_{\text {size }}=\left(\text { in }_{\text {size }}-F_{\text {size }}+2 P\right) / S+1\)
其中：
- F 为卷积核大小
- in为输入图片大小
- out为输出图片大小
- P为padding的像素数
- S为步长
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感受野计算公式：\(F(i)=(F(i+1)-1) \times \text { Stride }+\text { Ksize }\)
其中：
- \(F(i)\)为第\(i\)层感受野
- Stride为第\(i\)层步距
- Ksize为卷积核或池化核尺寸