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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。

2、CNN基础知识——卷积（Convolution）、填充（Padding）、步长（Stride）卷积（Convolution）定义：卷积是卷积神经网络（CNN）中的基本操作，它通过一个小型权重矩阵（卷积核）在二维输入数据上滑动，计算权重矩阵和扫描所得数据矩阵的乘积，并将结果汇总成一个输出像素。

3、padding=（N-1）×stride-N+kernel_size2 这个公式用于计算在给定的输入特征图宽度N、卷积核大小kernel_size和步长stride下，需要添加的填充宽度padding，以保持卷积后特征图的宽度不变。

4、卷积层的计算量包括卷积矩阵操作、融合操作和偏置项操作。其中，矩阵操作包括先乘法后加法。若有一张通道为3，大小为7x7的图片，卷积核大小为5x5，stride为1，padding为0，输出通道数为64，其输出feature map的大小为3x3x64。

stride是什么意思

1、stride主要有以下含义：日常英语中的含义：步伐：stride通常被用来描述一个人或一只动物的大步行走或奔跑的姿势。当我们说某个人步伐宽广，或者他的脚步声很响亮时，就可以使用stride这个单词。stride具有形象生动的含义，可以用来描述一个人自信、有力的步伐，以及一只动物的神态和方式。

2、stride [英][strad][美][strad]n.大步，阔步； 步幅； 进展； 一跨（的宽度）；vt.& vi.大踏步走； 跨过；vi.跨；vt.跨坐在…；With every stride， runners hit the ground with up to five times their body-weight.赛跑者每一步落地时对地面的压力最大能达到其体重的5倍。

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4、在数据分析和机器学习模型中，步长（stride）是非常重要的概念之一，尤其在卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）中更是如此。而在zbbz中，步长也同样重要。步长通常用于描述特征提取过程中滑动窗口的移动距离，它会影响到卷积后特征图的大小。

STRIDE模型应用于信息安全威胁分析

STRIDE模型在信息安全威胁分析中的应用主要是帮助企业识别和应对六类潜在风险。以下是关于STRIDE模型在信息安全威胁分析中的具体应用：Snoofing：这类威胁涉及攻击者通过伪装或欺骗手段获取敏感信息或执行未授权操作。例如，在轨道交通系统中，中间人攻击可能伪造ATS与列车之间的通信信息，或者通过钓鱼邮件植入后门。

信息安全威胁分析中，STRIDE模型扮演着重要角色。该模型将威胁分为六类：Snoofing（欺骗）、Tampering（篡改）、Repudiation（否认）、Information disclosure（信息披露）、Denial of Service（拒绝服务）和Elevation of Privilege（权限提升），帮助企业识别和应对潜在风险。

使用STRIDE模型分析威胁：包括欺骗、篡改、抵赖、信息泄露、拒绝服务和权限提升等六类威胁。 评估和处理威胁：使用ALE或DREAD等工具评估威胁的严重性和可能性，并制定相应的缓解措施。 验证缓解措施：确保缓解措施满足基线要求，并不断优化和改进。

威胁模型是分析方法的关键。尽管存在多种模型，如CIA和STRIDE，分析方法的差异不在于工作量，而在于分析的精准度。本文将介绍STRIDE模型及其在汽车信息安全中的应用。LINDDUN模型适用于隐私分析，其流程与TARA相似。首先构建数据流图（DFD），然后基于威胁模型对数据流进行逐一分析。

STRIDE威胁模型是计算机安全领域中的一种框架，旨在识别和解决系统或应用程序中的安全威胁。应用此模型，有助于深入理解应用程序的安全性并实施相应的安全策略。

使用STRIDE模型分析威胁：包括欺骗、篡改、拒绝服务、信息泄露、拒绝服务和特权提升等威胁类型。评估威胁影响：使用如ALE或DREAD等评估方法，量化威胁的潜在影响。制定缓解措施：根据威胁的优先级和影响程度，制定并实施相应的防护措施。