我很难理解Keras CNN模型中层的输出形状和参数数量。
让我们以这个玩具为例：
model = Sequential()
model.add(Conv1D(7, kernel_size=40, activation="relu", input_shape=(60, 1)))
model.add(Conv1D(10, kernel_size=16, activation="relu"))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=3))
model.summary()
输出为：
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Layer (type) Output Shape Param #
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conv1d_17 (Conv1D) (None, 21, 7) 287
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conv1d_18 (Conv1D) (None, 6, 10) 1130
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max_pooling1d_11 (MaxPooling (None, 2, 10) 0
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Total params: 1,417
Trainable params: 1,417
Non-trainable params: 0
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对于第一个Conv1D层，有7个滤波器，每个滤波器的输出大小(60-40+1(=21。考虑到偏差，参数的数量为(40+1(*7=287。所以，我可以接受。
但是，第二个Conv1D层将在哪个维度上操作？我猜输出滤波器的大小是21-16+1=6，但我不明白最后一个维度可以通过哪个运算从7到10。我也不明白参数的数量是如何计算的。
最后，我不理解MaxPooling1D层的输出形状，因为我希望输出大小是6-3+1=4，而不是2。它是如何计算的？
。。。但我不明白通过哪种运算，我们可以在最后一个维度从7到10。
通过在第一层从1到7的相同操作：卷积滤波器应用于其输入的最后一个轴(即维度(，并在每个应用程序窗口产生一个数字。第二卷积层中有10个滤波器，因此每个窗口将生成10个值，因此最后一个轴的维度将为10(同样的推理也适用于第一卷积层(。
我也不明白参数的数量是如何计算的。
共有10个筛选器。如上所述，过滤器应用于整个最后一个轴。因此，它们必须具有7的宽度(即其输入的最后一个轴大小(。内核大小为16。所以我们有：10*(16*7(+10(每个滤波器1个偏置(=1130。
最后，我不理解
MaxPooling1D层的输出形状，因为我希望输出大小是6-3+1=4，而不是2。它是如何计算的？
1D池化层的stride默认等于pool_size。因此，在长度为6的序列上应用，大小为3的池化层将只有2个应用窗口。
注意：您可能还发现这个关于1D conv如何工作的相关答案很有用。