提炼出这段话的关键点和结论简明扼要：步长stride指的是卷积核在输入的图像中依次移动需要的像素数。可知 通过调整步长s可以对特征信息提取的密度进行控制当步长较小时感受野窗口会进行小幅度移动每次移动后窗口可以在特征图中提取到更多的特征信息输出矩阵的规模也较大；当步长较大时感受野窗口在特征图上的移动距离加大减少了算法的计算量并在一定程度上防止了数据冗余输出矩阵的规模也较小。
关键点：步长、特征信息提取、感受野窗口、输出矩阵规模、计算量、数据冗余。
结论：通过调整步长可以控制特征信息提取的密度，步长较小时可以提取更多的特征信息，输出矩阵规模较大；步长较大时可以减少计算量和数据冗余，输出矩阵规模较小。
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