今天在用keras添加卷积层的时候，发现了kernel_size这个参数不知怎么理解，keras中文文档是这样描述的：
kernel_size: 一个整数，或者单个整数表示的元组或列表， 指明 1D 卷积窗口的长度。
又经过多方查找，大体理解如下：
因为是添加一维卷积层Conv1D()，一维卷积一般会处理时序数据，所以，卷积核的宽度为1，而kernel_size就是卷积核的长度了，这样的意思就是这个卷积核是一个长方形的卷积核。
补充知识：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, 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 )
比较重要的几个参数是inputs, filters, kernel_size，下面分别说明
inputs : 输入tensor， 维度(None, a, b) 是一个三维的tensor
None ： 一般是填充样本的个数，batch_size
a ： 句子中的词数或者字数
b ：字或者词的向量维度
filters : 过滤器的个数
kernel_size : 卷积核的大小，卷积核其实应该是一个二维的，这里只需要指定一维，是因为卷积核的第二维与输入的词向量维度是一致的，因为对于句子而言，卷积的移动方向只能是沿着词的方向，即只能在列维度移动
一个例子：
inputs = tf.placeholder('float', shape=[None, 6, 8])
out = tf.layers.conv1d(inputs, 5, 3)
说明： 对于一个样本而言，句子长度为6个字，字向量的维度为8
filters=5, kernel_size=3， 所以卷积核的维度为3*8
那么输入6*8经过3*8的卷积核卷积后得到的是4*1的一个向量(4=6-3+1)
又因为有5个过滤器，所以是得到5个4*1的向量
画图如下：
以上这篇关于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数使用介绍就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
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