下面这段代码的作用是什么def tcnBlock(incoming, filters, kernel_size, dilation_rate): net = incoming identity = incoming net = keras.layers.LeakyReLU(alpha=0.2)(net) net = keras.layers.Dropout(0.3)(net) net = Conv1D(filters, kernel_size, padding='causal', dilation_rate=dilation_rate, kernel_regularizer=regularizers.l2(1e-3))(net) if identity.shape[-1] == filters: shortcut = identity else: shortcut = Conv1D(filters, kernel_size, padding='same')(identity) # shortcut（捷径） net = keras.layers.add([net, shortcut]) return net

这段代码定义了一个TCN块（Temporal Convolutional Network块），用于构建一维卷积神经网络模型。

具体来说，这个TCN块接收一个输入张量`incoming`，以及一些参数，包括卷积核数量`filters`、卷积核大小`kernel_size`、扩张率`dilation_rate`。这个TCN块的作用是对输入张量进行一维卷积操作，并输出一个张量。

这个TCN块由以下几个步骤组成：

1. 对输入张量进行一维的LeakyReLU激活函数，以增强模型的非线性能力。
2. 对输入张量进行Dropout操作，以减轻过拟合。
3. 对输入张量进行一维卷积操作，使用`Conv1D`函数实现，其中设置了卷积核数量、卷积核大小、padding方式、扩张率等参数，以捕捉输入张量中的时间序列特征。
4. 对输入张量进行shortcut操作，以加速模型的训练。shortcut操作是将输入张量直接连接到输出张量中，以帮助信息在网络中流动，并减轻梯度消失的问题。
5. 将卷积操作的输出张量和shortcut操作的输出张量相加，得到最终的输出张量，并返回。

总之，这段代码定义的TCN块可以帮助构建一维卷积神经网络模型，并提取输入时间序列数据的特征，以实现分类、预测等任务。