感受野与 FLOPs 计算

感受野(RF)是输出层某像素在原始输入上可见的区域大小, 递推公式 $RF_l = RF_{l-1} + (k_l - 1)\prod_{i=1}^{l-1} s_i$, 其中 $k_l$ 为第 $l$ 层核大小、$s_i$ 为第 $i$ 层 stride——stride 连乘项说明前置下采样会放大后续层的感受野。stride 全为 1 时简化为 $RF_l = RF_{l-1} + k_l - 1$; 数值例: 连续 3 层 3×3(stride 1)感受野为 7, 若第一层 stride=2, 第三层感受野 $= 7 + 2 \times 2 \times 1 = 11$。卷积 FLOPs: 每个输出像素做 $k_h k_w C_{in}$ 次乘加(一次乘 + 一次加, 计 2), 共 $2 H_{out} W_{out} k_h k_w C_{in} C_{out}$; 数值例: 224×224×64 输入上 3×3 卷积输出 128 通道, $2 \times 224 \times 224 \times 9 \times 64 \times 128 \approx 7.4 \times 10^9$, 即约 7.4 GFLOPs。

“手算 FLOPs/感受野”是 CNN 面试核心硬考点——估算模型算力、对比轻量模型(MobileNet 省多少)、回答“为什么堆叠小核”“为什么用空洞卷积”; 也是 ViT 全局注意力的对比基准。

感受野递推把“网络看到多大区域”量化——堆叠 $l$ 层 3×3 得到 $2l+1$, 使小核深层网络以更少参数获得与大核相同的全局视野; FLOPs 给出单位样本的乘加运算总量, 独立于参数量地度量推理算力, 是效率模型设计与硬件部署估算的统一标尺。

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