卷積神經網絡系列（2）

來源於油管視頻 我們一般把滑動的步長成爲stride，將原始尺寸爲77的應用步長爲2的33的filter後，每次都會向右移動兩格再做卷積，移動兩次之後發現右邊沒有可以繼續提取的信息了，再從最開始的位置向下滑動兩格之後再按照向右滑動的順序提取特徵，最終得到33的一個特徵圖。 一般來說，stride越小越好，因爲在filter滑動過程中是在對原始信息進行特徵提取，我們希望能夠儘可能保留原始圖像的更多信

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