一段 backbone 按顺序是：conv3×3 stride2 → conv3×3 stride1 → maxpool2×2 stride2 → conv3×3 stride1（全部 same padding，无空洞）。最后一层输出上一个像素，对应到输入图像上的理论感受野是多少像素？请写出从后往前的推导过程。另外，把第三层的 maxpool2×2 stride2 换成 conv3×3 stride2，感受野变成多少？

面试官在考什么

是否真的会用递推公式算感受野（包含 stride 的连乘放大），而不是把各层核大小加起来。

感受野

回答框架 · 前两步

1. 从后往前：RF=1；过最后一层 conv3×3 s1 → RF=1+(3-1)×1=3，jump=1；过 maxpool2×2 s2 → RF=3+(2-1)×1=4，jump=1×2=2；过第二个 conv3×3 s1 → RF=4+(3-1)×2=8，jump 仍为 2；过第一个 conv3×3 s2 → RF=8+(3-1)×2=12
2. 递推式为 RF_i = RF_{i+1} + (k_i − 1) × ∏_{j>i} s_j，即每层的贡献要被它后面所有层的 stride 连乘放大

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