ストライドとは、CNNなどの畳み込み層においてフィルターを移動させる際のステップ幅のことです。値が大きいほど出力マップのサイズが小さくなり、計算効率が向上しますが、詳細な特徴量が失われるトレードオフがあります。
ストライドとは
ストライド（Stride）とは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やプーリング層において、フィルター（カーネル）を画像や特徴マップ上でスライドさせる際の「移動幅（歩幅）」を指すパラメータです。
詳しく解説
畳み込み処理において、フィルターを1ピクセルずつ動かす場合はストライドが1となります。ストライドを2や3に大きくすると、フィルターが飛び飛びの位置で適用されるため、出力される特徴マップの空間解像度が低下します。これによりパラメータ数や計算量を大幅に削減できるため、深層学習モデルの効率化に不可欠な要素となっています。
具体例・使われ方
画像認識タスクにおいて、入力画像を高解像度のまま処理すると計算負荷が膨大になるため、CNNの中間層でストライドを2に設定した畳み込みやプーリングを行い、画像サイズを縮小しながら重要な特徴を抽出し、最終的な分類精度を高めるために利用されます。
似た用語との違い
パディング（Padding）が画像の周囲にピクセルを追加して出力サイズを調整する手法であるのに対し、ストライドはフィルターの移動幅によって出力サイズを縮小させる手法という違いがあります。
注意点
ストライドを過度に大きくすると、画像内の細かい特徴やエッジ情報が失われ、モデルの認識精度が低下するリスクがあるため、対象とするタスクの特性に合わせて適切な値を設定する必要があります。
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更新日時: 2026年8月29日 14:31