Может ли кто-нибудь объяснить, почему 1D сверточная нейронная сеть иногда хорошо работает с табличными данными (лучше, чем DNN)? Я видел это в некоторых опубликованных работах (хотя причина использования CNN1D не указана), соревнованиях Kaggle, а также видел вопросы переполнения стека о входной форме CNN 1d в табличных данных. (например: Подготовка данных кормления к 1D CNN ). Хотя я знаю, что мы используем CNN 1D для данных последовательности, таких как временные ряды и NLP, какова интуитивная идея использования CNN 1D для табличных данных? Почему это работает? Это связано с пространственной корреляцией между объектами?