将这些关键点和结论扩写成文字：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。

在卷积神经网络中，有几个关键点需要考虑，包括步长、特征信息提取、感受野窗口、输出矩阵规模、计算量和数据冗余。其中，步长是非常重要的因素，它可以控制特征信息提取的密度。当步长较小时，卷积层可以提取更多的特征信息，这会导致输出矩阵规模较大。相反，当步长较大时，卷积层可以减少计算量和数据冗余，这会导致输出矩阵规模较小。

特征信息提取是卷积神经网络的核心功能。通过调整步长，可以有效地控制特征信息的提取密度。当步长较小时，卷积层可以在输入数据中提取更多的特征信息，这会使得输出矩阵规模较大。相反，当步长较大时，卷积层可以减少计算量和数据冗余，而且可以在更广的范围内获取特征信息，这会使得输出矩阵规模较小。

感受野窗口是指卷积层在输入数据中扫描的区域大小。通过调整感受野窗口的大小，可以控制特征信息的提取精度。当感受野窗口较小时，卷积层只能获取局部特征信息，这会导致输出矩阵规模较小。相反，当感受野窗口较大时，卷积层可以获取更多的全局特征信息，这会导致输出矩阵规模较大。

输出矩阵规模也是一个非常重要的因素。通过调整步长和感受野窗口的大小，可以控制输出矩阵规模的大小。当步长和感受野窗口较小时，输出矩阵规模较大。相反，当步长和感受野窗口较大时，输出矩阵规模较小。

计算量和数据冗余是卷积神经网络中的两个主要问题。通过调整步长和感受野窗口的大小，可以有效地减少计算量和数据冗余。当步长和感受野窗口较大时，卷积层只需要处理部分输入数据，从而减少了计算量和数据冗余。相反，当步长和感受野窗口较小时，卷积层需要处理更多的数据，这会导致计算量和数据冗余的增加