CNN感受野 芒果味的壮士 2024-01-29 130 阅读1分钟 CNN感受野 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，被称为感受野。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。 感受野计算公式： F(i)=(F(i+1)−1)×Stride+KsizeF(i) = (F(i+1)-1)\times Stride + KsizeF(i)=(F(i+1)−1)×Stride+Ksize F(i)为第i层感受野 Stride为第i层的步长 Ksize为卷积核或池化核尺寸
