用語比較
ストライドとパディングの違い｜CNNの出力サイズを7×7の入力で手計算（G検定）
ストライドは、畳み込みでフィルタを動かす幅です。パディングは、入力のまわりに値（ふつうは0）を足す幅です。どちらも出力の大きさを変えますが、変える向きが違います。
Keras公式ドキュメントのConv2D層は、stridesを畳み込みの移動幅（既定は縦横とも1）と定義し、paddingは"valid"ならパディングなし、"same"ならstrides=1のとき出力が入力と同じ大きさになると説明しています。G検定の出題範囲には、畳み込み層・ストライド・パディングが挙がっています。
このページでは、入力の幅W、フィルタの幅F、パディングP、ストライドSから出力の幅を求める式を使い、7×7の入力で4通りを手計算します。
この記事の根拠と出典
各セクションの見出しの下に、公式資料で確認した内容か編集部の整理かをラベルで示しています。 試験日・料金・申込条件・試験方式は変わることがあるため、申込前に公式サイトで確認してください。G検定の一次情報確認日: 2026-10-02。
結論
ストライドS
フィルタを動かす幅。大きくすると出力は小さくなる。
パディングP
入力のまわりに足す幅。増やすと出力は大きくなる。
出力の幅
(W−F+2P)/S+1。割り切れない設定は不適切。
違いを表で確認
| 比較軸 | ストライドS | パディングP |
|---|---|---|
| 何を決めるか | ストライド：フィルタを動かす幅 | パディング：入力のまわりに足す幅 |
| 出力の大きさへの効き方 | ストライド：Sを大きくすると小さくなる | パディング：Pを増やすと大きくなる |
| 既定値（Keras） | ストライド：縦横とも1 | パディング："valid"（パディングなし） |
| 入力と同じ大きさにしたいとき | ストライド：1にする（これだけでは縮む） | パディング：S=1のときP=(F−1)/2にする |
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試験範囲を通して読むときの1冊です。読んだ章は、このサイトの章別問題で確かめられます。
どこで迷っているかを切り分ける
ストライドとパディングが、どちらも「出力を小さくする設定」だと思っている人
ストライドは出力を小さくし、パディングは出力を大きくします。向きが逆です。
出力の幅の式で、Pを1回しか足さない人
パディングは左右（上下）の両側に足すので、幅は2P増えます。式の分子はW−F+2Pです。
"same"を、いつでも出力が入力と同じになる設定だと思っている人
公式ドキュメントが入力と同じ大きさになると述べるのは、strides=1のときです。
具体例で使い分ける
例 1
ストライド1：パディングなしとありを比べる
入力は7×7、フィルタは3×3とします（架空の設定）。
- S=1・P=0：(7−3+0)/1+1=5で、出力は5×5です。
- S=1・P=1：(7−3+2)/1+1=7で、出力は7×7です。
結論: P=(3−1)/2=1のとき、出力は入力と同じ7×7になります。
例 2
ストライド2：パディングなしとありを比べる
同じ入力7×7・フィルタ3×3で、ストライドを2にします。
- S=2・P=0：(7−3+0)/2+1=3で、出力は3×3です。
- S=2・P=1：(7−3+2)/2+1=4で、出力は4×4です。
結論: ストライドを2にすると、出力は5から3へ縮みます。パディングを足すと3から4へ増えます。
例 3
割り切れない設定
入力は8×8、フィルタは3×3、P=0、S=2とします（架空の設定）。
- (8−3+0)/2+1=3.5となり、整数になりません。
結論: 出力の幅が整数にならない設定は不適切です。S・P・Fのどれかを変えます。
問題文から答えを選ぶ手順
- 1
W・F・P・Sを読み取る
入力の幅W、フィルタの幅F、パディングP、ストライドSを問題文から拾います。
- 2
式に入れる
(W−F+2P)/S+1を計算します。
- 3
整数になるか確かめる
割り切れなければ、その設定は成り立ちません。
- 4
向きを確かめる
Sを大きくすれば縮み、Pを増やせば広がります。計算結果が向きと合うか見直します。
試験での見分け方
- 1畳み込み層の出力の幅は(W−F+2P)/S+1。
- 2S=1のとき、P=(F−1)/2で入力と出力の幅が等しくなる。
- 3割り切れない設定は不適切。
- 4Kerasのpaddingは"valid"（パディングなし）か"same"で、既定は"valid"。
誤答しやすい選択肢
パディングも出力を小さくすると考える
修正: パディングは入力を広げるので、出力は大きくなります。例では、S=1でPを0から1にすると5から7に増えました。
式の分子をW−F+Pと書く
修正: パディングは両側に足すので2Pです。例のP=1では、7−3+2=6で計算しました。
ストライドの既定値を2だと考える
修正: Kerasの既定は縦横とも1です。
"same"ならストライドにかかわらず入力と同じ大きさになると考える
修正: 入力と同じ大きさになるのは、strides=1のときです。S=2では出力は縮みます。
確認問題
Q1W=7、F=3、P=0、S=1のとき、出力の幅は？
答え: 5
(7−3+0)/1+1=5です。
Q2W=7、F=3、P=1、S=2のとき、出力の幅は？
答え: 4
(7−3+2)/2+1=4です。
Q3F=3、S=1のとき、入力と同じ幅にするPは？
答え: 1
P=(F−1)/2=(3−1)/2=1です。
Q4W=8、F=3、P=0、S=2の設定が不適切な理由は？
答え: 出力の幅が3.5で整数にならないため
(8−3+0)/2+1=3.5です。
Q5Kerasの畳み込み層で、paddingの既定値は？
答え: "valid"（パディングなし）
Keras公式ドキュメントの記述です。
到達チェック
- ストライドとパディングの役割を一言で言える
- (W−F+2P)/S+1で出力の幅を計算できる
- 割り切れない設定が不適切だと分かる
- S=1で入力と同じ幅にするPを求められる
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よくある質問
Qストライドとパディングの違いは？
ストライドはフィルタを動かす幅で、大きくすると出力は小さくなります。パディングは入力のまわりに足す幅で、増やすと出力は大きくなります。
Q畳み込みの出力サイズの式は？
幅は(W−F+2P)/S+1です。Wは入力の幅、Fはフィルタの幅、Pはパディング、Sはストライドです。割り切れない設定は不適切です。
QストライドとパディングはG検定で問われる？
公式の出題範囲に、畳み込み層、ストライド、パディングがキーワードとして挙がっています。
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執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）