一维卷积神经网络 (1D-CNN) 输入数据维度详解

一维卷积神经网络 (1D-CNN) 的输入数据是一维的。它特别适用于处理序列数据，例如文本、音频和时间序列数据。

输入数据的维度可以表示为 (N, L, C)，其中：

• N 表示样本数量。
• L 表示序列长度。
• C 表示每个时间步的特征维度。

在 1D-CNN 中，卷积操作是在序列的一个维度上进行的，通常是在序列长度 L 的维度上进行卷积操作。这意味着卷积核会在序列长度的维度上滑动，提取数据的局部特征。