为卷积网络添加步幅
卷积核的步幅大小决定了卷积核在沿图像滑动时是否会跳过部分像素。这会影响输出的尺寸，因为当步幅大于 1 时，卷积核只会以部分像素为中心进行计算。
本练习是课程的一部分
使用 Keras 进行图像建模
练习说明
构建一个含有 Conv2D 层的神经网络，使用带步幅的卷积来每隔一个像素进行跳跃。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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'))