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。

相关问题

unet中stride是什么意思你

在UNet中，"stride"（步幅）是指在卷积操作中卷积核在输入特征图上滑动的步长大小。步幅决定了卷积核每次移动的距离。

具体来说，在卷积操作中，卷积核会以一定的步幅在输入特征图上滑动，并在每个位置上进行卷积运算。步幅的大小可以是一个正整数，通常为1或大于1。

当步幅为1时，卷积核每次移动一个像素，这样可以保持输出特征图与输入特征图的尺寸相同。这种情况下，卷积操作会对输入特征图的每个像素都进行卷积运算，从而提取更多的特征信息。

当步幅大于1时，卷积核每次移动多个像素，这样可以在保持感受野范围的同时减小输出特征图的尺寸。较大的步幅可以减少计算量，并且可以降低特征图的维度，有助于提取更高级别的特征。

选择合适的步幅大小需要考虑输入特征图的尺寸、任务需求和计算资源等因素。在UNet中，通常会根据具体任务和数据集来选择合适的步幅大小。

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。