深度学习之感受野
定义
感受野其实就是当前层的一个像素点在前一层所包含的映射区域，卷积神经网络每一层输出的特征图（Feature Map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。
计算公式：
①卷积后的输出维度：
out_size = （(input_size - kernel_size）+ 2 * padding）/stride + 1
②感受野的计算公式：
RF i=(RF i+1−1)∗S i+K i
其中RF i+1是上一层的感受野，S i是当前层的步长，K i是kernel_size