Keras Conv1D 或 Convolution1D

Question

我在 Keras 中遇到了 CNN 的多種實現，並注意到有些人使用來自 keras.layers.convolutional import Conv1D 的 Conv1D，而其他人使用來自 keras.layers import Convolution1D 的 Convolution1D。 兩者是否有區別或優勢，或者它們可能只是 Keras 的不同版本。

Answer 1

它們僅適用於不同的 keras 版本，在 Keras 2.0 之前，N = 1、2、3 的層被稱為 ConvolutionalND，而在 Keras 2.0 之后，它們僅被稱為 ConvND。

Answer 2

這不是關於版本。 n 代表數據的維度，例如，如果您使用的是文本數據，則使用 n=1，即卷積 1d。 n=2 的值用於圖像。 n=3 的值用於 mri 或 ct 掃描。 因此，根據維度，我們使用該值。