tf.keras.layers.Conv1D 学习

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原创 2022-01-25 11:03:31 3.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

详解Keras3.0 Layers API: Convolution layers（Conv1D、Conv2D、Conv3D）【代码】详解Keras3.0 Layers API: Convolution layers（Conv1D、Conv2D、Conv3D）阅读详情

tf.keras.layers.Conv1D(filters=3, kernel_size=2, activation='relu',use_bias=True)

其中，filters参数表示，将输入的每一个窗口数据经过几个过滤器输出，其中每一个过滤器表示一个映射方式，定义为g(x)；可以类似深度网络中每一层的维度数，原理如下图所示

kernel_size：卷积的窗口大小，由于是Cov1D，即1维卷积

一个完整句子的卷积处理过程如下：

所以当输入一个（batch_size,token_size,embedding_size）的数据时，通过对每一个句子的token卷积输出为：（batch_size,token_size-kernel_size+1,filters）

举例，比如一个batch下的数据，卷积过程为：

滤波器在矩阵指定方向上滑动，对应位置相乘求和

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tf.layers.conv1d函数解析（一维卷积）一维卷积一般用于处理文本，所以输入一般是一段长文本，就是词的列表函数定义如下： tf.layers.conv1d( inputs, filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True,... 阅读详情

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