# 感受野与输出尺寸计算器

> 来源：https://deeplearning.bnuai.com/demos/receptive-field ｜ 作者：唐志清（北京师范大学） ｜ 更新：2026-11-01 ｜ 内容依据邱锡鹏《神经网络与深度学习》（https://nndl.ai/）及作者公开课件

> （此处为交互演示，请在网页中使用：https://deeplearning.bnuai.com/demos/receptive-field）

## 观察要点

1. 输出长度 = ⌊(N + 2P − D(K−1) − 1)/S⌋ + 1。
2. 感受野随层数线性增长，随步长 / 汇聚成倍增长。
3. 3 个 3×3 卷积与 1 个 7×7 卷积感受野相同，但参数量是 27 对 49（单通道）。

相关章节：[第 5 章 卷积神经网络](https://deeplearning.bnuai.com/chapters/05-cnn)。