strides=[1, 1, 1, 1]参数解释

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

    在学习tensorflow看到卷积这部分时,不明白这里的4个参数是什么意思,文档里面也没有具体说明。strides在官方定义中是一个一维具有四个元素的张量,其规定前后必须为1,所以我们可以改的是中间两个数,中间两个数分别代表了水平滑动和垂直滑动步长值。

    在卷积核移动逐渐扫描整体图时候,因为步长的设置问题,可能导致剩下未扫描的空间不足以提供给卷积核的,大小扫描 比如有图大小为5*5,卷积核为2*2,步长为2,卷积核扫描了两次后,剩下一个元素,不够卷积核扫描了,这个时候就在后面补零,补完后满足卷积核的扫描,这种方式就是same。如果说把刚才不足以扫描的元素位置抛弃掉,就是valid方式。


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