machine-learning - 卷积中的2D步幅是什么意思？

Question

我知道当步幅只是一个整数时它的含义是什么(通过这一步你应该对图像应用过滤器)。但是 (1, 1) 或者更多维度的跨步呢？

Answer 1

步幅定义滤波器如何沿着输入图像(张量)移动。没有什么可以阻止您沿着不同的轴以不同的方式跨步，例如，stride=[1, 2] 表示沿 0 轴一次移动 1px，沿 1 轴一次移动 2px。这种特殊的组合并不常见，但却是可能的。

Tensorflow API 更进一步，允许对 4D 输入张量的所有轴进行自定义跨距(请参阅 tf.nn.conv2d )。使用此 API 设置 strides=[1, 2, 2, 1] 并不罕见，这非常有意义:它应该处理每个图像(第一个 1)并且每个输入 channel (最后一个 1)，但应用空间维度的 2x2 跨度。就卷积而言，该操作适用于任何strides数组，但并非值同样有用。

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