问Keras Conv1D或Convolution1D
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Stack Overflow用户

提问于 2018-08-20 22:50:57

回答 2查看 2.1K关注 0票数 7

我在Keras中看到了CNN的多个实现，并注意到有些人使用来自keras.layers.convolutional导入Conv1D的Convolution1D，而另一些人从keras.layers导入Convolution1D使用Convolution1D。两者之间是否有区别或优势，或者它们可能只是不同版本的Keras。

python

keras

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2018-08-20 23:17:44

它们只适用于不同的keras版本，在Keras2.0之前，层被称为ConvolutionalND (N= 1，2，3 )，而由于Keras2.0，它们只是被称为ConvND。

票数 10

Stack Overflow用户

发布于 2019-01-01 16:44:15

不是关于版本的。N表示数据的维数，例如，如果使用文本数据，则使用n=1，即convolution1d。n=2的值用于图像。n=3值适用于mri或ct扫描。因此，根据我们使用的值的大小而定。

票数 -4

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/51939468

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