Keras 的 Conv1D 中的默认步长是多少？答案

【问题标题】：What is the default stride length in Keras' Conv1D?Keras 的 Conv1D 中的默认步长是多少？
【发布时间】：2019-01-03 15:54:22
【问题描述】：

目前，我正在通过测试内核大小来调整我的模型。

我有以下code：

x = embedding_layer(input_4)                
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x)
x = Dropout(DROPOUT)(x)            
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x)       
x = Dropout(DROPOUT)(x)
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x)       
x = Dropout(DROPOUT)(x)
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x) 
x = Dropout(DROPOUT)(x)            
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x) 
x = Dropout(DROPOUT)(x)            
x = MaxPooling1D(3)(x)

x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x)
x = Dropout(DROPOUT)(x)            
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x)       
x = Dropout(DROPOUT)(x)
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x)       
x = Dropout(DROPOUT)(x)
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x) 
x = Dropout(DROPOUT)(x)            
x = Conv1D(FILTERS, KERNEL, activation='relu')(x) 
x = Dropout(DROPOUT)(x)            
x = MaxPooling1D(3)(x)

当内核为2 或3 时，网络运行良好，但从4 开始，它会遇到有关维度的错误。我怀疑这与步幅有关。但是，Keras 网站 (https://keras.io/layers/convolutional/) 并没有说明默认步幅是多少。

我现在的问题是：Keras 的 Conv1D 中的默认步幅长度是多少？对于4 的内核大小和5 的内核大小，什么是好的步长？

【问题讨论】：

标签： keras conv-neural-network stride

【解决方案1】：

从Conv1D 开始，默认步长为 1。除非您有其他长度的具体理由，否则步长为 1 通常是合适的。

你得到的错误可能是因为一维卷积层的输出维度是：

output_dim = 1 + (input_dim - kernel_size)/stride

在堆叠几个 1D 卷积层之后，您可能会到达一个输入维度小于内核大小的层。这是因为参数padding 的默认值是'valid'，这意味着输入没有被填充。

如果您想在每个卷积层保留输入维度，设置 padding='same' 会导致对输入进行填充，以使输出与原始输入具有相同的长度。

【讨论】：

【解决方案2】：

默认步幅实际上是 (1,1)，这意味着过滤器每水平移动一个像素，过滤器每垂直移动一个像素，过滤器将向下移动一个像素。

【讨论】：