layer_output = layers.Conv2D(filters=16, kernel_size=(1, 3), strides=(1, 2))(layer_output)为什么filters设置为16 kernel_size设置为（1，3） strides设置为 (1, 2)

这行代码是使用keras的Conv2D函数搭建卷积神经网络（CNN）模型的一层。其中，filters=16指定了这一层卷积核的数量为16，即使用16个卷积核对输入数据进行卷积操作，每个卷积核生成一层输出特征图。kernel_size=(1,3)指定了卷积核的大小为1行3列，即在每次卷积操作中，卷积核在输入数据中滑动3个时间步（列），但只在一个时间步（行）上进行卷积操作，这样可以保留输入数据的时间维度信息。strides=(1,2)指定了卷积核在输入数据上的步幅，即每次卷积操作在行方向上步长为1，在列方向上步长为2，这样可以在保留时间维度信息的同时，减少输出特征图的大小，从而减少模型的参数量和计算量，提高模型的训练效率。这种设置方式在一些语音识别和音频处理任务中比较常见。