步长-

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“stride”这个词在不同的语境中有不同的含义，在计算机科学，特别是深度学习领域以及日常用语中有以下解释：

一、在深度学习（卷积神经网络 - CNN）中的含义

  1. 定义

  2. 在卷积神经网络中，“stride”（步长）是指卷积核在输入数据（如图像、序列等）上滑动的步长大小。它决定了卷积操作后输出特征图（Feature Map）的尺寸。例如，在一个二维图像的卷积操作中，卷积核从左上角开始，按照指定的步长向右和向下滑动，对覆盖的区域进行卷积计算。

  3. 对输出特征图尺寸的影响

  4. 对于输入数据大小为(W_{in})（宽度）、(H_{in})（高度），卷积核大小为(k)（假设为正方形卷积核），步长为(s)，填充为(p)的二维卷积操作，输出特征图的宽度(W_{out})和高度(H_{out})可以通过以下公式计算：
    • (W_{out}=\frac{W_{in}+2p - k}{s}+1)
    • (H_{out}=\frac{H_{in}+2p - k}{s}+1)
  5. 例如，有一个输入图像大小为(28\times28)像素，使用一个(3\times3)的卷积核，步长为(2)，填充为(0)，则输出特征图的宽度为(\frac{28 + 2\times0 - 3}{2}+1 = 13)，高度也为(13)，即输出特征图大小为(13\times13)。
  6. 作用与应用场景
  7. 减少数据维度和计算量：通过设置合适的步长，可以有效地减少输出特征图的尺寸，从而减少后续网络层的计算量和参数数量。在处理高分辨率图像或长序列数据时，较大的步长可以快速降低数据维度，使网络更高效地运行。例如，在实时目标检测系统中，为了快速处理视频帧中的图像，可能会使用较大步长的卷积操作来加速特征提取过程。
  8. 调整感受野（Receptive Field）：步长也会影响神经元的感受野大小。一般来说，较大的步长会使感受野增大得更快，有助于网络更快地获取更宏观的特征。在语义分割任务中，合理调整步长可以平衡局部细节特征和全局语义特征的提取，使网络既能捕捉到足够的细节信息，又能考虑到物体的整体结构和语义类别。

二、日常含义

  1. 作名词
  2. 大步；阔步；步幅：例如，“He walked with long strides.（他大步流星地走着。）”这里“stride”描述了走路时步伐的幅度较大。

  3. 进展；进步；发展：“The company has made great strides in technology innovation.（公司在技术创新方面取得了巨大进步。）”用于表示在某个领域取得的进步或进展程度。

  4. 作动词

  5. 大步走；阔步前进：“She strode across the stage with confidence.（她自信地大步走过舞台。）”体现了一个人走路时豪迈、自信的状态，步伐较大且有气势。
  6. 跨越；跨过：“He strode over the puddle.（他跨过了水坑。）”表示以大步的方式跨越障碍物。