一维卷积神经网络卷积层输出参数数量计算公式

一维卷积神经网络（1D Convolutional Neural Network，简称1DCNN）的卷积层输出参数的数量取决于几个因素：

1. 输入特征图的数量（Input Channels）：假设输入有`C_in`个通道。
2. 卷积核的数量（Number of Filters 或 Output Channels）：即你想要学习到的特征数量，设为`F_out`。
3. 卷积核的大小（Kernel Size）：通常是宽度，设为`K`。
4. 步长（Stride）：步长决定了每次移动卷积核的距离，设为`S`。
5. 要卷积的区域大小（Padding 或 Input Width），如果使用填充（Pad），则输入宽度保持不变；如果不填，则会根据卷积核大小和步长调整。

卷积操作的输出高度（Height）通常由输入的高度减去卷积核大小再除以步长并向上取整得到，但在这里我们只关心宽度，因为1D CNN只有一个维度。

输出参数（Filter Weights）的数量计算公式是：

Output Parameters = F_out * C_in * K

这个公式表示每个滤波器（每个输出通道）都会学习到`C_in * K`个权重参数。