卷积神经网络系列（2）

来源于油管视频 我们一般把滑动的步长成为stride，将原始尺寸为77的应用步长为2的33的filter后，每次都会向右移动两格再做卷积，移动两次之后发现右边没有可以继续提取的信息了，再从最开始的位置向下滑动两格之后再按照向右滑动的顺序提取特征，最终得到33的一个特征图。 一般来说，stride越小越好，因为在filter滑动过程中是在对原始信息进行特征提取，我们希望能够尽可能保留原始图像的更多信

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