吴恩达-深度学习-卷积神经网络-Stride 笔记 📘💡🚀
发布时间：2025-03-25 11:37:41来源：
📖 在学习吴恩达老师的深度学习课程时，我对卷积神经网络中的Stride（步幅）概念有了更深入的理解。Stride是指在进行卷积操作时，每次移动的步长。调整这个参数可以影响输出特征图的大小和细节程度。🔍
💡 当Stride设置为1时，卷积核每次只向右或向下移动一个像素，这通常会保留更多的图像细节，但也会导致输出特征图尺寸较大。相反，当Stride大于1时，卷积核跳跃式地移动，这样虽然会丢失一些细节信息，但能显著减少输出特征图的尺寸，有助于加速计算过程。📐
🚀 通过实验调整Stride参数，我发现它对模型性能的影响不容忽视。合理选择Stride值可以在保持模型准确率的同时提高效率。这让我意识到，在设计深度学习模型时，细致调整这些超参数是多么重要。🎯
总之，Stride是一个值得我们深入了解并灵活运用的重要参数，希望我的笔记能帮助大家更好地掌握这一知识点！📝✨
深度学习 卷积神经网络 Stride
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