Tensorflow Convolution tf.nn.conv2d参数大步前进

Question

  

def conv2d（x，W）：
  return tf.nn.conv2d（x，W，strides = [1,1,1,1]，   填充= 'SAME'）

有人可以帮助我理解，这个地方的步伐有什么功能？如果可能，请解释每个论点

Answer 1

步幅的含义是你如何在一个维度上向前跳，你的维度是[批量，高度，宽度，颜色]。

• 如果设置strides = [1,1,1,1]，过滤器窗口将移动1批，1个高度像素，1个宽度像素和1个彩色像素
• 如果你设置strides = [1,2,2,1]，过滤器窗口将移动1批，2个高度像素，2个宽度像素和1个彩色像素（想象一下，你有一个图像和一个窗口，处理后，你将窗口向左移动2个像素，向下移动2个像素） 该效果将导致输出具有较小的输出尺寸（~1 / 2高度和1/2宽度）

padding ='SAME'将用零填充图像的边框，以便您可以在左上角的像素上进行卷积。

可以找到其他论证解释here。