卷积步长
https://www.cnblogs.com/xiaojianliu/articles/9904365.html
卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作。
如果你想用 3×3 的过滤器卷积这个 7×7 的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了2。你还和之前一样取左上方的 3×3 区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为 91。
只是之前我们移动蓝框的步长是 1，现在移动的步长是 2，我们让过滤器跳过 2 个步长，注意一下左上角，这个点移动到其后两格的点，跳过了一个位置。然后你还是将每个元素相乘并求和，你将会得到的结果是 100。
现在我们继续，将蓝色框移动两个步长，你将会得到 83 的结果。当你移动到下一行的时候，你也是使用步长 2 而不是步长 1，所以我们将蓝色框移动到这里：
如果你想用 3×3 的过滤器卷积这个 7×7 的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了2。你还和之前一样取左上方的 3×3 区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为 91。
只是之前我们移动蓝框的步长是 1，现在移动的步长是 2，我们让过滤器跳过 2 个步长，注意一下左上角，这个点移动到其后两格的点，跳过了一个位置。然后你还是将每个元素相乘并求和，你将会得到的结果是 100。
现在我们继续，将蓝色框移动两个步长，你将会得到 83 的结果。当你移动到下一行的时候，你也是使用步长 2 而不是步长 1，所以我们将蓝色框移动到这里：
最终结果：