（其实就是逆向求解图像输出尺寸）
感受野的概念及大小的计算？
在卷积神经网络中，感受野的定义是 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。
感受野大小的计算采用top to down的方式， 即先计算最深层在前一层上的感受野，然后逐渐传递到第一层，使用的公式可以表示如下：
RF = 1 #待计算的feature map上的感受野大小
for layer in （top layer To down layer）: RF(out) = ((RF -1)* stride) + fsize
stride 表示卷积的步长；fsize表示卷积层滤波器的大小
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十三. VGG感受野计算
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