基于keras的卷积神经网络（CNN）

1 前言 本文以MNIST手写数字分类为例，讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1D 层、Conv2D 层、MaxPooling1D 层和 MaxPooling2D 层，其参数说明如下： （1）Conv1D Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None) filters：卷积核个数（通道数） kernel_size：卷积核尺寸（长度或宽度）