CNN中感受野的计算

感受野（receptive field），从可视化的角度来讲，就是输出featuremap 某个节点的响应对应的输入图像的区域就是感受野。 这个感受野的大小应该怎么去算，我们首先需要知道CNN中进行卷积和池化的操作时，参数的值应该怎么去计算，首先举一个特别简单的例子。我们的输入图像是5*5的图像，经过一个大小为2*2，步长为1的卷积核的处理后，得到的图像大小变成了4*4，再经过一个2*2，步长为2

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