Keras 中的 1D CNN：如果过滤器的数量和 kernel_size 太低，它会在序列中间停止卷积吗？

Question

比如我有一个长度为100的序列，想用Conv1D中的Conv1D做卷积：

如果我设置filters = 10和kernel_size = 4 ，据我了解，我将有10 个 windows ，其中每个 window 的大小为 4 。

由于10 x 4 = 40 小于 100 ，我想知道 window 将如何沿序列分布。

卷积会在中间停止而不扫描整个序列吗？

谢谢！

Answer 1

每个过滤器（大小为 4 的 window）将扫过输入（96 个不同的位置）。 看下面的图片：

你有 10 个类似红色窗口的过滤器，每个独立工作（红色 window 只是一个过滤器）。 因此，这样您将拥有 10 个 output，每个大小为 96（或形状为 (10,96) 的 output）。 如果你看懂这张图，那么 go 并了解什么是stride和padding