Keras局部连接1D层

Question

我有一个非常具体的问题要解决。这看起来很简单，但是我不能在keras中实现它。例如，我有一个输入μdim=300。我必须在上面应用一个尺寸为100的过滤器，跨距为100。所以基本上独立使用向量的100列中的每一列，然后对每一列应用激活。所以我有3个输出，然后连接到一个完全连接的层，我知道怎么做。我尝试在google上搜索并参考Keras文档，但是对于参数的值应该是什么还不清楚。如果问题有点模糊，我很抱歉。

我还想补充一点，这是我可以想到的一种方法来获得我在图中提到的配置。类似于3个感知器连接形成一个层，然后连接到另一个密集层。但也有其他办法。在

Answer 1

显然，我把输出的形状弄错了。一旦你知道过滤器的大小是100，步长是100，那么输出激活层的大小是3，这对keras来说是显而易见的。另一方面，如果每个输入神经元本身是多维的，第一个参数可能处理滤波器的深度（我没有尝试过）。比如RGB值。现在为什么它仍然被称为1D，好吧，我不确定。可能是因为神经元的排列仍然是一维的，但下面是你如何做到的。在

model.add(LocallyConnected1D(1, 100, strides=100, input_shape=(300, 1)))