过滤时，当我们匹配图像（大小为 9 x 9 的矩阵）的图像块（大小为 3 x 3）并且该块乘以相应的特征像素后为 3 x 3 时，我们将所有像素相加并除以 9，然后将值存储到新的 3 x 3 矩阵。在这个过程中我们选择的patch将属于训练集的多少个不同patch，并且这些patch是否属于同一个类。通常在下一步中，我们将一列向右移动，直到我们到达行尾，然后从新行和第 1 列开始，我们得到的步幅等于 1。所以问题是应该考虑哪些因素 确定步幅时的考虑因素，以及在处理不同类型的图像时我们的决策将如何变化，是否会导致过拟合和欠拟合？