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CNN中的stride、kernel、padding计算 1、在卷积神经网络（CNN）中，stride（步长）、kernel（卷积核）和padding（填充）是控制卷积层输出尺寸的关键参数。下面将详细解释这些参数的意义以及如何使用它们来计算卷积层的输出尺寸。参数定义stride （S）： 卷积核在输入特征图上滑动的步长。步长越大，输出特征图的尺寸越小。（图片来源网络，侵删）2、CNN基础知识——卷

增云 2025年8月20日

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