Conv1D()函数参数意义和作用

Conv1D()函数是Keras中的卷积层函数，用于对一维输入信号(如文本)的卷积运算。其主要参数意义如下：

filters：卷积核的数量，即输出的维度。

kernel_size：卷积核的大小，例如3或5或7。

strides：卷积核的步长大小，用于指定卷积核在输入信号中的滑动步长。

padding：填充方式，包括valid和same两种，其中valid表示不需要补0，而same表示需要补0。

activation：激活函数，例如relu或tanh等。

该函数的作用是通过一定的卷积操作，将输入信号转换为具有特定数量或维度的输出信号，以实现模型的高效训练和预测。