被以下文章引用：
步长stride=1的含义
步幅(stride)决定了批次之间输入的 位移量，模拟了滑动窗口方法，如上图
将第一批数据与第二批数据进行比较，可以发现第二批数据的词元ID相对于第一批整体 左移一个位置。例如，第一批输入中的第二个词元ID为367，而这正是第二批输入中的第一个词元ID。
缺点
过多的重叠可能会增加模型 过拟合 的风险
不同的步长
如果步幅与输入窗口大小相等，则可以避免批次之间的重叠
步长(stride)策略对比
| 步幅 | 样本数量 | 训练效率 | 信息冗余 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 最大 | 低 | 高 | 小数据集 |
| 窗口大小 | 最小 | 高 | 低 | 大数据集 |
N( 1<N<窗口 ) |
中等 | 中 | 中 | 平衡方案 |