Python 我想在卷积神经网络中控制步幅，但我不知道如何写步幅

我是医学深度学习的初学者。我在实践医学深度学习。我不知道如何控制康文的步幅。我想知道我是否控制了ConVNN中的步幅，我认为图像是不同的。所以我想看看

我已经在Keras的ConVNN中看到了许多关于stride的信息。但我不明白

def build_SRCNN():
    input_img = Input(shape=(512, 512, 1), name='image_input')


    x = Conv2D(64, (9, 9), strides=(1,1), activation='relu',kernel_initializer='he_normal', padding='same')(input_img)
    x = Conv2D(32, (3, 3), strides=(1,1), activation='relu', kernel_initializer='he_normal', padding='same')(x)
    x = Conv2D(1, (5, 5), strides=(1,1), activation='relu',kernel_initializer='he_normal', padding='same')(x)

    # model
    SRCNN = Model(inputs=input_img, outputs=x)

    return SRCNN

---

我写了

stride=（1,1）

到

（3,3）

或

（5,5）

或

（7,7）

。。。但错误是一样的。

欢迎使用StackOverflow。您看到的错误是什么？请发布您收到的错误。正如我检查的那样，

model

编译中没有错误。另外，请仔细选择

步幅

，因为它会严重影响模型的整体模型精度。欢迎使用StackOverflow。您看到的错误是什么？请发布您收到的错误。正如我检查的那样，

model

编译中没有错误。此外，请仔细选择

步幅

，因为它会严重影响模型的整体模型精度。