CNN中的一维卷积和二维卷积

最新推荐文章于 2025-03-14 19:34:00 发布
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分类专栏： CNN基础
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本文介绍了CNN中的一维卷积和二维卷积。一维卷积主要应用于序列数据，如NLP，参数包括卷积核数量、窗口长度等；二维卷积常见于计算机视觉和图像处理，涉及卷积窗口的高度和宽度等设置。

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一维卷积只在一个维度上进行卷积操作，而二维卷积会在二个维度上同时进行卷积操作。

一维卷积常用于序列数据，如自然语言处理领域NLP；包含的参数有：tf.layers.conv1d()

  • inputs：[batch, width, length]
  • filters： 卷积核(滤波器)的个数
  • kernel_size：单个整数或元组/列表，指定1D(一维，一行或者一列)卷积窗口的长度。
  • strides：卷积的步长，默认为1
  • padding："SAME" or "VALID" (不区分大小写)是否用0填充，
  •                 SAME用0填充；
  •                VALID不使用0填充，舍去不匹配的多余项。
  • activation：激活函数
  • ues_bias：该层是否使用偏差
  • kernel_initializer：卷积核的初始化
  • bias_initializer：偏置向量的初始化器
  • kernel_regularizer：卷积核的正则化项（dropout等）
  • bias_regularizer：偏置的正则化项
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