关于卷积神经网络的步幅(stride)

认识步幅(stride)

卷积核从输入数组的最左上方开始,按从左往右、从上往下的顺序,依次在输入数组上滑动,我们将每次滑动的行数和列数称为步幅。

计算步幅

假设输入的形状n∗n,卷积核的形状为f∗f,填充大小为p,步幅大小为s,输出的高和宽均为((n+2p−f)/s)​+1。 这里可以看到,当参数选择的不恰当时,会造成输出形状计算得出不是整数,所以这里的参数选择需要比较小心。

如何调用Pytorch中的步幅

nn.Conv2d()中的参数stride就表示滑动的步幅,默认情况下stride=1,常用的有stride=2

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