convolution1dlayer参数详解

Convolution1D层是一个一维卷积层，用于处理一维的时间序列数据。其参数如下：

- filters：卷积核的数量，即输出的特征图的数量。
- kernel_size：卷积核的大小，可以是整数或元组/列表，如2或[2, 3]。
- strides：卷积核沿着输入进行滑动的步长，可以是整数或元组/列表，如1或[1, 2]。
- padding：补零策略，可以是'same'或'valid'，分别表示保留原输入长度或不做任何填充。
- activation：激活函数，可以是一个字符串（如'relu'、'sigmoid'等）或一个可调用对象。
- input_shape：输入张量的形状，仅在模型首层使用。
- use_bias：是否使用偏置项。
- kernel_initializer：卷积核权重的初始化方法。
- bias_initializer：偏置项的初始化方法。
- kernel_regularizer：卷积核权重的正则化方法。
- bias_regularizer：偏置项的正则化方法。
- activity_regularizer：输出的正则化方法。
- kernel_constraint：卷积核权重的约束方法。
- bias_constraint：偏置项的约束方法。

以上就是Convolution1D层的参数详解。