4.1.5卷积步长是什么意思

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本文详细解释了卷积步长(stride)的概念，它是深度学习中卷积神经网络的重要参数之一。卷积步长决定了滤波器在输入图像上移动的速度，直接影响到输出特征图的大小。通过Wu教授的公式((n+2p-f)/s)+1，我们可以计算出卷积操作后的图像尺寸。

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卷积步长也叫卷积步幅，英文名字是stride，代表滤波器每移动一次移动的步幅，s=2则滤波器每次移动2格。

举例：

Wu教授的方程表达式卷积后图片边长=((n+2p-f)/s)+1

计算机视觉：卷积步长(Stride)
huanfeng_AI的博客
06-25 1921
卷积操作中的步长（Stride）是指卷积核在图像上移动的步长。步长的大小直接影响卷积操作的结果和特征图的尺寸。在卷积操作中，步长的大小可以通过调整卷积核的移动步长来实现。例如，当步长为1时，卷积核每次移动一个像素；当步长为2时，卷积核每次移动两个像素，以此类推。步长的大小对卷积操作的结果和特征图的尺寸有着重要的影响。当步长较小时，卷积操作可以更加细致地提取图像特征，但是特征图的尺寸会变大，导致计算量增加。
图像处理技术—— CNN卷积神经网络(Convolutional Neural Network) 的原理、基本原型、以及一些典型的应用
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08-30 1356
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CNN卷积神经网络深度剖析：卷积、步幅、填充、池化
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CNN卷积神经网络深度剖析：卷积、步幅、填充、池化
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来源：Coursera吴恩达深度学习课程 卷积中的步长（strided convolutions）是另一个构建卷积神经网络的基本操作，具体看下面一个例子。 如果你想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了2。第一次计算你还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为2×3 + 6×1 + 3×(-1) + 3×4 + 6×0 + 4×0 + 7×4 + 9×2 + 8×3 =91。第二次计算注意一下左上角（蓝色圆圈），这个点移动到其后两格的点，跳.
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08-18 1025
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