关于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数使用介绍

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:

关于keras.layers.Conv1D的kernel_size参数使用介绍_第1张图片

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脚本之家。

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