具体可以看
最关键一点需要注意
这里channel的相当于自然语言处理中的embedding，如果embedding的维度是k，而该输入数据每个channel的维度代表单词数量n，filter的size是fxk，最后卷积后维度是(n-k+1)，如果filter的个数是c，则最后卷积后的维度是(n-k+1)xc
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本文标题：Keras 1d convolution layer work
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