深度学习中的步距stride

步距stride是指在卷积或池化操作中，卷积核或池化窗口在输入数据上移动的步长。在卷积操作中，步距stride决定了卷积核在输入数据上每次移动的像素数，从而影响输出特征图的大小。在池化操作中，步距stride决定了池化窗口在输入数据上每次移动的像素数，从而影响输出特征图的大小和特征的抽取程度。通常，较大的步距stride可以减少计算量，但同时也可能造成信息的丢失。