machine-learning - 卷积中的2D步幅是什么意思？

Question

我知道当它只是一个整数时 stride 有什么意义（你应该通过哪一步将过滤器应用于图像）。但是，(1, 1)甚至更多维度的步幅呢？

Answer 1

步幅定义了过滤器如何沿着输入图像（张量）移动。没有什么能阻止你以不同的方式沿着不同的轴大步前进，例如，stride=[1, 2]意味着沿着 0 轴一次移动 1px，沿着 1 轴一次移动 2px。这种特殊的组合并不常见，但可能。

Tensorflow API 更进一步，允许自定义跨步 4D 输入张量的所有轴（请参阅 参考资料tf.nn.conv2d）。使用这个 API 设置并不少见strides=[1, 2, 2, 1]，这很有意义：它应该处理每个图像（第一个1）和每个输入通道（最后一个1），但应用2x2空间维度的跨步。就卷积而言，该操作适用于任何strides数组，但值并非同样有用。

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