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Keras Conv1d 参数及输入输出详解

2023-10-29

Conv1d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=0，dilation=1，groups=1，bias=True)

  • filters:卷积核的数目(即输出的维度)
  • kernel_size:整数或由单个整数构成的list/tuple，卷积核的空域或时域窗长度
  • strides:整数或由单个整数构成的list/tuple，为卷积的步长。任何不为1的strides均为任何不为1的dilation_rata均不兼容
  • padding:补0策略，为”valid”，”same”或”casual”，”casual”将产生因果(膨胀的)卷积，即output[t]不依赖于input[t+1:]。当对不能违反事件顺序的时序信号建模时有用。“valid”代表只进行有效的卷积，即对边界数据不处理。“same”代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出shape与输入shape相同。
  • activation:激活函数，为预定义的激活函数名,或逐元素的Theano函数。如果不指定该函数，将不会使用任何激活函数(即使用线性激活函数:a(x)=x)

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