Я ищу некоторые пояснения по форме ввода, принятой слоем Conv1D.Допустим, у меня есть модель, которая частично выглядит следующим образом.
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim, input_length=words_per_sentence),
#128 filters. Window size 5 words at a time.
tf.keras.layers.Conv1D(128, 5, activation='relu'),
После встраивания каждое предложение будет двухмерной матрицей формы (words_per_sentence, embedding_dim).Я ожидал, что Conv1D сможет работать только с одномерным вектором.Работает ли он также на 2D матрице, как здесь?Если каждый фильтр является одномерным вектором, то я даже не представляю, как он будет свертываться в двумерной матрице.Документация пытается затронуть эту тему.Но мне это не совсем понятно.