We can build a CNN with 2 convolution layers with stride 1 and 2 pooling layers with stride 2 such that the overall stride is 4. Thus, if we want to get a new output, we need to shift our input window by 4. To be more explicit, we can see the figure below (green units). First, we have an input of size 10, and we perform convolution of size 3 to get 8 units. After that, we perform pooling of size 2 to get 4 units. Similarly, we repeat the convolution and pooling again and eventually we get 1 output.
Nous pouvons construire un ConvNet avec 2 couches de convolution avec un pas de 1 et deux couches de pooling avec un pas de 2 de telle sorte que le pas global soit de 4. Ainsi, si nous voulons obtenir une nouvelle sortie, nous devons décaler notre fenêtre d’entrée de 4. Pour être plus explicite, nous pouvons voir la figure ci-dessous (unités vertes). Tout d’abord, nous avons une entrée de taille 10, et nous effectuons une convolution de taille 3 pour obtenir 8 unités. Ensuite, nous effectuons un pooling de taille 2 pour obtenir 4 unités. De même, nous répétons la convolution et le pooling et nous obtenons finalement une sortie de taille 1.