2ª convolução com kernel 1D

1. Por que precisamos virar o kernel na 2ª convolução?
2. Qual é o tamanho do kernel na convolução 1D?
3. Você precisa girar o kernel na convolução?
4. O que é 1D e 2D Convolution?

Por que precisamos virar o kernel na 2ª convolução?

Basicamente, é porque o tempo passa ao longo do eixo x com os pequenos valores de tempo à esquerda e os grandes (posterior) valores de tempo à direita. Portanto, se você começar a mudar, está tendo os grandes valores de tempo atingindo seu sinal primeiro, o que não está certo (causal). Então você tem que virar para fazer com que os pequenos valores de tempo mudem no primeiro.

Qual é o tamanho do kernel na convolução 1D?

kernel_size: um número inteiro ou tupla/lista de um único número inteiro, especificando o comprimento da janela de convolução 1D.

Você precisa girar o kernel na convolução?

Na operação de convolução, o kernel é primeiro virado por um ângulo de 180 graus e depois é aplicado à imagem.

O que é 1D e 2D Convolution?

Em resumo, na 1d CNN, o kernel se move em 1 direção. Os dados de entrada e saída da CNN 1D são bidimensionais. Usado principalmente em dados de séries temporais. Na 2ª CNN, o kernel se move em 2 direções. Os dados de entrada e saída da CNN 2D são tridimensionais.