跨步(stride)是什么
时间: 2023-11-13 22:04:23 浏览: 41
跨步(stride)是指在一维数组或多维数组中,从一个元素到另一个元素所需的步长。在一维数组中,每个元素都是相邻的,因此跨步为1。但在多维数组中,每个维度的元素数量可能不同,因此访问相邻的元素可能需要不同的步长。例如,在一个二维数组中,如果要访问相邻的列,需要跨过一个或多个行,因此跨步就是行的数量。在机器学习中,卷积神经网络(CNN)中的滤波器(filter)在对输入进行卷积运算时,也需要设置跨步大小。跨步大小越大,输出的特征图(feature map)大小就越小。
相关问题
你说的stride是什么
在卷积神经网络中,stride(步长)是指卷积核每次移动的像素数。当stride为1时,卷积核每次移动一个像素;当stride为2时,卷积核每次移动两个像素,依此类推。stride的大小直接影响到卷积后得到的feature map的大小。
以一个简单的例子来说明,假设输入图像大小为5x5,卷积核大小为3x3,stride为2,padding为0。那么卷积过程如下图所示:
```
输入图像:
1 1 1 1 1
1 2 2 2 1
1 2 3 2 1
1 2 2 2 1
1 1 1 1 1
卷积核:
0 1 0
1 1 1
0 1 0
卷积后的feature map:
2 4 2
4 8 4
2 4 2
```
在这个例子中,每次卷积核移动的像素数为2,因此卷积后得到的feature map大小为3x3。需要注意的是,stride的大小可以根据具体任务和数据特征进行调整,通常情况下stride的大小会影响模型的精度和计算效率。
stride 2 是什么意思
Stride是指卷积操作中滑动窗口(卷积核)在输入数据上的移动步长。Stride定义了滑动窗口每次在水平和垂直方向上移动的距离。
当Stride等于1时,滑动窗口每次水平和垂直方向上移动一个像素,这意味着窗口的移动是连续的,没有空隙。这是最常见的情况。
而当Stride等于2时,滑动窗口每次水平和垂直方向上移动两个像素。这样做的效果是,在输出特征图中,每个像素点的感受野会比Stride为1时更大,同时输出特征图的尺寸也会缩小一半。Stride为2通常用于减小特征图的尺寸,并且在某些情况下可以帮助提取更高级别的特征。
需要注意的是,增大Stride会减小输出特征图的尺寸,这可能会导致信息丢失。因此,在设计卷积神经网络时,需要根据具体任务和网络结构的要求来选择合适的Stride值。