四個公式：
上式中n是feature map的大小，p是padding，k是kernel size，j是jump(前面的s)，r是感受野大小，start是第乙個特徵向量(左上角位置)對應感受野的中心座標位置。搬運並翻譯：
公式一是通用計算卷積層輸入輸出特徵圖大小的標準公式.
公式二計算輸出特徵圖的jump，等於當前輸入特徵圖的jump乘當前卷積層的步進s.
公式三計算感受野大小，等於輸入感受野加當前層的卷積影響因子(k - 1) * jin.(注意這裡是jin而不是jout，與當前層的步進s沒有關係)
公式四計算輸出特徵圖左上角位置第乙個特徵向量，對應輸入影象感受野的中心位置，注意這裡與padding有關係.
從以上公式可以看出：start起始值為0.5，經過k=3, p=1時不變，經過k=5, p=2時不變。
神經網路卷積感受野計算
1.定義 在卷積神經網路中，感受野的定義是 卷積神經網路每一層輸出的特徵圖 feature map 上的畫素點在原始影象上對映的區域大小。2.計算 公式 n 1 rf f n rf,stride,kernel n rf 1 stride kernel 其中，rf是感受野。n rf和rf有點像，n代表...
卷積神經網路感受野的計算
感受野 的概念 於生物神經科學，比如當我們的 感受器 比如我們的手受到刺激之後，會將刺激傳輸至中樞神經，但是並不是乙個神經元就能夠接受整個 的刺激，因為 面積大，乙個神經元可想而知肯定接受不完，而且我們同時可以感受到身上 在不同的地方，如手 腳，的不同的刺激，如痛 癢等。這說明 感受器是由很多不同的...
卷積神經網路的感受野計算
設當前層的size是yy，上一層的size是xx，設濾波器的尺寸為kernal kernal，考慮padding，且步長為stride，則計算公式 y x 2 p addi ng k erna lstr ide 1y frac 1 y stri dex 2 pa ddin g ke rnal 1卷積...