输入数据的形式为多个10000行12列的矩阵。在这个CNN模型中输入数据的形状为1 10000 12其中1表示批次大小10000表示时间步数12表示特征维度。模型的第一层卷积层使用了5个卷积核每个卷积核的大小为200 3移动步长为50 1填充大小为1。卷积层后接ReLU激活函数和最大池化层最大池化层的核大小为2填充大小为1。第二层卷积层使用了10个卷积核每个卷积核的大小为20 2移动步长为4 1填
10000行12列的矩阵数据是一列一列输入的。即每次将一列数据作为输入，然后按时间步数依次输入，直到输入完所有的时间步。
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