關(guān)于keras.layers.Conv1D的kernel_size參數(shù)使用介紹
今天在用keras添加卷積層的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)了kernel_size這個(gè)參數(shù)不知怎么理解，keras中文文檔是這樣描述的：
kernel_size: 一個(gè)整數(shù)，或者單個(gè)整數(shù)表示的元組或列表， 指明 1D 卷積窗口的長(zhǎng)度。
又經(jīng)過多方查找，大體理解如下：
因?yàn)槭翘砑右痪S卷積層Conv1D()，一維卷積一般會(huì)處理時(shí)序數(shù)據(jù)，所以，卷積核的寬度為1，而kernel_size就是卷積核的長(zhǎng)度了，這樣的意思就是這個(gè)卷積核是一個(gè)長(zhǎng)方形的卷積核。
補(bǔ)充知識(shí)：tf.layers.conv1d函數(shù)解析（一維卷積）
一維卷積一般用于處理文本，所以輸入一般是一段長(zhǎng)文本，就是詞的列表
函數(shù)定義如下：
tf.layers.conv1d( inputs, filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', data_format='channels_last', dilation_rate=1, activation=None, use_bias=True, kernel_initializer=None, bias_initializer=tf.zeros_initializer(), kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None, trainable=True, name=None, reuse=None )
比較重要的幾個(gè)參數(shù)是inputs, filters, kernel_size，下面分別說明
inputs : 輸入tensor， 維度(None, a, b) 是一個(gè)三維的tensor
None ： 一般是填充樣本的個(gè)數(shù)，batch_size
a ： 句子中的詞數(shù)或者字?jǐn)?shù)
b ：字或者詞的向量維度
filters : 過濾器的個(gè)數(shù)
kernel_size : 卷積核的大小，卷積核其實(shí)應(yīng)該是一個(gè)二維的，這里只需要指定一維，是因?yàn)榫矸e核的第二維與輸入的詞向量維度是一致的，因?yàn)閷?duì)于句子而言，卷積的移動(dòng)方向只能是沿著詞的方向，即只能在列維度移動(dòng)
一個(gè)例子：
inputs = tf.placeholder('float', shape=[None, 6, 8])
out = tf.layers.conv1d(inputs, 5, 3)
說明： 對(duì)于一個(gè)樣本而言，句子長(zhǎng)度為6個(gè)字，字向量的維度為8
filters=5, kernel_size=3， 所以卷積核的維度為3*8
那么輸入6*8經(jīng)過3*8的卷積核卷積后得到的是4*1的一個(gè)向量(4=6-3+1)
又因?yàn)橛?個(gè)過濾器，所以是得到5個(gè)4*1的向量
畫圖如下：
以上這篇關(guān)于keras.layers.Conv1D的kernel_size參數(shù)使用介紹就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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