请问对一维数据进行二维卷积可以直接变换格式吗？比如有1000条含100个特征的数据，每条就是1×100。可以把每条直接变换成类似5×20这样的矩阵形式输入吗？
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影醉阏轩窗 2021-11-04 14:38关注你这样做效果不好，因为二维卷积默有两个点：
- 特征之前具有局部相关性
- 特征之间有序性
对号入座，自己评估一下你的特征
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- 2021-11-04 13:38回答 1 已采纳 你这样做效果不好，因为二维卷积默有两个点： 特征之前具有局部相关性特征之间有序性 对号入座，自己评估一下你的特征
- 2022-02-14 19:13回答 1 已采纳 朋友，一维卷积核跟二维的一样理解喔：比如卷积核 [1 2 -1]，是将核的中间元素对齐，其实跟二维的对齐方式是一样的，二维的时候需要将行、列分别对齐，而一维的仅仅将行或者列对齐就好啦，对齐方式与二维一
- 2022-04-12 11:56回答 1 已采纳 过拟合，model过分符合train的数据，没看过的数据就不行了。 考虑你说的三分类，感觉是模型复杂度不够，这个project可能更加复杂
- 2019-01-27 14:44bebr的博客 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为14×1414×14，过滤器大小为5×55×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×1010×10（14−5+1=1014−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达...
- 2023-04-05 19:55回答 2 已采纳 如果你说的图信号是图像信号，那么一维振动信号本来是 (len) 的 numpy数组或张量，插入维度变成 (1,len) 以后，就可以看成高度为 1 的二维图像，使用图像处理或卷积运算
- 2021-10-23 22:29回答 1 已采纳 你好，你这个卷积核没有归一化，所以显示不了图像： d = imread('test.jpg'); d = rgb2gray(d); a1=conv2(a/sum(a(:)),d); imshow(a1
- 2021-01-04 10:51回答 1 已采纳 所有各种层连接在一起被叫做神经网络，如果这个神经网络只有全连接层，则叫做全连接神经网络。 “通过这三个层次将一个多种颜色通道高像素的图片提取特征，进行简化，然后将简化的结果当作一个全连接神经网络的输
- 2022-07-11 18:42我自愿学习的的博客 pytorch-实现对表格数据类型的一维卷积
- 2023-03-03 20:02回答 1 已采纳 边界处可能不一样。比如第一块256x256的右边。原本在大图中它右边有数值，现在单独变成一个小图，右边没值，那它可能需要用0填充。所以这就与大图中那个位置原来的结果会有点差别。具体分成几个，可能需要多
- 2023-02-15 16:56回答 3 已采纳 在使用图卷积网络进行图像分类时，可以将每个图像看做一个节点，并且通过像素之间的相邻关系（例如8邻域）将它们连接起来构成一个图，其中每个像素节点都连接到它周围的相邻像素节点。然后，为每个节点分配一个特征
- 2021-07-26 19:50回答 1 已采纳 padding='same'你的因果关系搞错了，是先padding，然后才卷积的，而不是卷积之后补0。
- 2022-10-19 11:27小六oO的博客 看你的目的是什么了，一般传统分类的输出是图片的种类，也就是你说的一维向量，前提是你输入图像是也是一维的label。如果你输入的是一个矩阵的label，也可以通过调整网络的kernel达到输出一个矩阵的labels。
- 2022-03-19 16:13
一维卷积神经网络训练时遇到报错：Vexpected conv1d_input to have 3 dimensions, but got array with shape (20430, 2048)
python
有问必答
深度学习
回答 2 已采纳 39行input_shape = (2048, 1)是说单个个样本shape，因此模型的输入数据shape应为(n, 2048, 1)，可将52行改为 model.fit(x[train].resha - 2019-05-30 11:40当交通遇上机器学习的博客 许多文章都关注于二维卷积神经网络（2D CNN）的使用，特别是图像识别。而一维卷积神经网络（1D CNNs）只在一定程度上有所涉及，比如在自然语言处理（NLP）中的应用。目前很少有文章能够提供关于如何构造一维卷积神经...
- 2023-03-03 18:02城天游哉的博客 TCN 多维卷积
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