在卷積網路中加入 strides
卷積核的 stride 大小會決定在沿著影像滑動時，是否會跳過部分像素。這會影響輸出的大小，因為當 stride 大於 1 時，卷積核只會以部分像素為中心進行運算。
本練習屬於課程
使用 Keras 進行影像建模
練習說明
建立一個含有 Conv2D 層的神經網路，並使用帶有 stride 的卷積，讓它每隔一個像素取樣。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Initialize the model
model = Sequential()
# Add the convolutional layer
model.add(Conv2D(10, kernel_size=3, activation='relu',
input_shape=(img_rows, img_cols, 1),
____))
# Feed into output layer
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax'))