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)

 

model.add(Conv1D(filters=nn_params["input_filters"],
                     kernel_size=nn_params["filter_length"],
                     strides=1,
                     padding='valid',
                     activation=nn_params["activation"],
                     kernel_regularizer=l2(nn_params["reg"])))

例：输入维度为（None，1000，4）

　　第一维度：None

　　第二维度：output_length = int((input_length - nn_params["filter_length"] + 1))

　　　　　　　在此情况下为：output_length = （1000 + 2*padding - filters +1）/ strides = （1000 + 2*0 -32 +1）/1 = 969

　　第三维度：filters