一维卷积（1D-CNN）、二维卷积（2D-CNN）、三维卷积（3D-CNN）

一维卷积神经网络（1D-CNN） 一维卷积常用在序列模型、自然语言处理领域； 假设输入数据维度为8，filter维度为5； 不加padding时，输出维度为4，如果filter的数量为16，那么输出数据的shape就是； 二维卷积神经网络（2D-CNN） 二维卷积常用在计算机视觉、图像处理领域（在视频的处理中，是对每一帧图像分别利用CNN来进行识别，没有考虑时间维度的信息）； 假设原始图像 sha

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