定义：卷积神经网络中特征图上的像素点位于输入图像显示的区域大小。
以上两个感觉是5×5，两个3×3卷积内核等于一个5×5
注意：符合上述卷积的计算公式：
$ $ h {out} = frac {h {in} -k + 2p} {s} $ $ $
方法1：从后来推动公式以解释野生尺寸的计算。需要注意以下几点：
$ $ rfi =（rf {i + 1} - 1）×stride + k $ $
$ rf_i $代表$ i $ lays的野生尺寸的感觉，大步表示步骤，k代表卷积核心大小
流行的解释假设存在以下网络，现在我们需要计算I+1的感觉，然后，然后，
方法2：将公式从背面推动，以解释从网络的输入层到我们想要计算层的感觉的感觉
$ $ rf_ {i + 1} = rf_i +（k -1） * s_i $ $
$ o s_i $ $表示之前的所有步骤的产品，==不包括当前层==，也就是说，
$ o si = product {i = 0}^n stride_i $ $ $
大众理解仍然显示在图中。然后，我们需要计算I+1的野生层的大小，然后，
验证上述示例
方法1：从背面推到第一种情况，使用5×5卷积核，最后一层为1×1，然后感觉野生的最后一层是卷积核心的大小，即5
如果第二种情况使用两个3×3卷积内核（步幅为1），而“临时体验野生”的最后一层是卷积核心的大小，即3×3，感觉野生的第一层是
$ $ rf =（3-1）×1 + 3 = 5 $ $，最后，野生尺寸的最后一层是5
方法2：将第一个案例从背面向后推，并使用5×5卷积核心，然后最后的感觉是野性为5
在第二种情况下，第一个卷积核为3×3，因此初始感觉野生为3，第二卷积核为3×3。
$ o s_i = 1 $ $先前的卷积核的步骤是1
$ $ $ rf_2 = rf_1 +（k-1）s = 3 +（3-1）1 = 3 + 2 = 5 $ $
如上所述，两种情况的感觉为5，与上图一致。
示例输入
conv13*31
pool12*221Conv23*312Pool22*222Conv33*314Conv43*314Pool32*224方法1：从后面推动：pool3：rf = 2
conv4 =（2-1） * 1 + 3 = 4
conv3 =（4-1） * 1 + 3 = 6
pool2 =（6-1） * 2 + 2 = 12
conv2 =（12-1） * 1 + 3 = 14
pool1 =（14-1） * 2 + 2 = 28
conv1 =（28-1） * 1 + 3 = 30
因此，池3的感觉是30
方法2：为了方便计算，上表是在上表中计算出的$ prod_i^nstide_i $，
Conv1的感觉是卷积核心的大小，也就是说
$ o conv1 = 3 $ $
$ pool1 = 3+（k-1）s = 3 +（2-1）1 = 3 +1 = 4 $ $
$ o conv2 = 4+（k -1）s = 4+（3-1）2 = 4+4 = 8 $ o
$ pool2 = 8 +（k-1）s = 8 +（2-1）2 = 8 + 2 = 10 $ $
$ o conv3 = 10 +（k-1）s = 10 +（3-1）4 = 10 + 8 = 18 $ $
$ o conv4 = 18+（k-1）s = 18+（3-1）4 = 18+8 = 26 $ $
$ pool3 = 26+（k-1）s = 26 +（2-1）4 = 26 +4 = 30 $ o
如上所述，通过两个计算获得的结果相同
[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/113487374
[2] https://blog.csdn.net/program_developer/details/80958716
[3] https://blog.csdn.net/qq_41076797/article/details/1144444415
[4] http://www.360doc.com/content/20/1012/21/32196507_9401443.shtml
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原始：https：//juejin.cn/post/7093440381336944670