一維卷積（1D-CNN）、二維卷積（2D-CNN）、三維卷積（3D-CNN）

一維卷積神經網絡（1D-CNN） 一維卷積常用在序列模型、自然語言處理領域； 假設輸入數據維度爲8，filter維度爲5； 不加padding時，輸出維度爲4，如果filter的數量爲16，那麼輸出數據的shape就是； 二維卷積神經網絡（2D-CNN） 二維卷積常用在計算機視覺、圖像處理領域（在視頻的處理中，是對每一幀圖像分別利用CNN來進行識別，沒有考慮時間維度的信息）； 假設原始圖像 sha

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