CNN中卷基层的stride通常都是1吗？为什么？可以用其他数值吗？
1个回答
1和2都挺常见的。
stride越大，提取特征越少；stride越小，提取特征越多。而且stride的选择和卷积核kernel size的大小也有关系。如果stride大于kernel的边长，那么原始信息就会有一部分被跳过，如果stride远小于kernel的边长，提取的特征的重复性就会比较高。
考虑到现在一般kernel都是2x2或者3x3的，所以1和2都是stride的常用选择。
SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经
u_u
2019-11-24 13:29
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