卷积核为1的1维cnn作用

一维卷积神经网络（1D CNN）是一种用于序列数据处理的神经网络结构。当卷积核大小为1时，1D CNN的作用是对输入序列进行通道维度上的线性变换，即对每个通道进行独立的全连接操作。

具体来说，1D CNN中的卷积操作可以看做是一种局部的线性变换，它将输入的一小段序列映射成一个新的特征表示。当卷积核大小为1时，相当于每个卷积核只考虑输入序列中的一个时间步，即只对一个单独的特征进行线性变换。这样做的好处是可以有效地减少模型的参数量，同时也可以增强模型对不同特征之间的区分能力。

总之，卷积核大小为1的1D CNN适用于处理序列数据，可以有效地提取不同特征之间的关系，同时也具有较少的参数量和较高的计算效率。