Strides变大有什么用

？Strides变大可以减小输出的大小和计算量，同时会降低模型的准确率。在卷积神经网络中，stride代表卷积核在输入图片上移动的跨度。当stride增大时，卷积操作的输出大小减小，从而降低了计算量，同时还能够把一些次要的信息过滤掉，提高特征的鲁棒性。不过，由于减小了输出的大小，会丢失一些细节信息，因此会影响模型的准确率。

相关问题

python中的a.strides什么意思

在Python中，`a.strides`是一个NumPy数组对象中的属性，它表示数组中相邻两个元素在内存中的距离。其中，`a`是一个NumPy数组。

具体来说，`a.strides`是一个元组，包含了`a`在每个维度上相邻两个元素在内存中的距离。例如，对于一个二维数组`a`，`a.strides`的第一个元素表示相邻两行之间在内存中的距离，第二个元素表示相邻两列之间在内存中的距离。

`a.strides`的单位是字节(byte)，因此它可以用于计算数组的内存占用大小。具体来说，数组的内存占用大小等于数组中所有元素占用的内存大小之和，即`a.size * a.itemsize`，其中`a.size`表示数组中元素的总个数，`a.itemsize`表示数组中每个元素所占用的字节数。而`a.strides`则可以用于计算数组中每个元素在内存中的位置，从而进一步计算出数组的内存占用大小。

需要注意的是，`a.strides`不一定是固定的，它可能会受到NumPy的内存对齐机制的影响而发生变化。

nn.conv2d strides

nn.conv2d中的strides参数指定了卷积核在输入数据上的滑动步长。在引用的代码中，conv1的strides为[1,1,1,1]，conv2的strides为[1,2,2,1]，conv3的strides为[1,3,3,1]，conv4的strides为[1,4,4,1]。这意味着在conv1中，卷积核每次在输入数据上以1个像素的步长进行滑动，而在conv2中，卷积核每次在输入数据上以2个像素的步长进行滑动，以此类推。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Tensorflow 卷积神经网络 tf.nn.conv2d函数的strides参数理解](https://blog.csdn.net/qq_28632639/article/details/86588843)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [tf.nn.conv2d()函数详解(strides与padding的关系)](https://blog.csdn.net/tuying_001/article/details/103617727)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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