一、概念
感受野是指特征图上的某个点能看到的输入图像的区域，即特征图上的点是由输入图像中感受野大小的区域经过计算得到的。
二、示意图
图2-1所示为一个三层卷积网络，每一层的卷积核大小为 3 × 3 3×3 3×3，步长为 1 1 1。
- 第一层感受野大小
如图2-2所示，第一层特征图中的一个点对应输入图像的区域大小为 3 × 3 3×3 3×3，因此第一层特征图的感受野大小为 3 × 3 3×3 3×3。
- 第二层感受野大小
如图2-3所示，第二层特征图中的一个点对应输入图像的区域大小为 5 × 5 5×5 5×5，因此第二层特征图的感受野大小为 5 × 5 5×5 5×5。
- 第三层感受野大小
如图2-4所示，第三层特征图中的一个点对应输入图像的区域大小为 7 × 7 7×7 7×7，因此第二层特征图的感受野大小为 7 × 7 7×7 7×7。
三、计算公式
卷积层和池化层都会影响感受野，而激活函数层通常对感受野没有影响。对于一般的卷积神经网络，感受野可由式（3-1）和式（3-2）计算得出。
R F l + 1 = R F l + ( k − 1 ) × S l (3-1) RF_{l+1}=RF_{l}+\left ( k-1 \right )\times S_{l} \tag{3-1} RFl+1=RFl+(k−1)×Sl(3-1)
S l = ∏ i = 1 l S t r i d e i (3-2) S_{l}=\prod_{i=1}^{l}Stride_{i} \tag{3-2} Sl=i=1∏lStridei(3-2)
其中， R F l + 1 RF_{l+1} RFl+1与 R F l RF_{l} RFl分别代表第 l + 1 l+1 l+1层与第 l l l层的感受野， k k k代表第 l + 1 l+1 l+1层卷积核的大小， S l S_{l} Sl代表前 l l l层的步长之积。注意，当前层的步长并不影响当前层的感受野。
四、有效感受野
通过式（3-1）和式（3-2）求取出的感受野通常很大，而实际的有效感受野往往小于理论感受野。
从图2-4中可以看出，虽然第三层的感受野是 7 × 7 7×7 7×7，但是输入层中边缘点的使用次数明显比中间点要少，因此做出的贡献不同。
经过多层的卷积堆叠之后，输入层对于特征图点做出的贡献分布呈高斯分布形状。