以TextCNN为例说明一维卷积工作详细过程

最近在写论文，刚好在用一维卷积，平常都是直接打印输入输出维度，然后进行各种操作，以前理解过一维卷积的详细过程，但时间一久，也忘记了，鉴于网上对一维卷积过程的描述过于混乱，没有一个比较统一且实践性的说法，这里以TextCNN为例，来说明一维卷积是如何工作的。

先上一张TextCNN的经典图：

二维卷积大家都非常清楚，网上也有非常清晰明了的动图演示，简单的来说，无非就是一个卷积核矩阵从左到右、从上到下的扫描一个大矩阵，从而得到一个新的矩阵。

那么接下来我们从TextCNN开始讲起：

1.如下图所示，输入是7*5的矩阵，7是序列长度，5是embedding长度。

2.红色框起来的部分，就是卷积核了，这里一共有6个卷积核，但是有3类卷积核，分别是2*embedding、3*embedding、4*embedding 三类卷积核，每类卷积核各有两个卷积核，所以一共有6个卷积核。

这里要注意的是，二维卷积从左向右，从上到下扫描，对于图中这种输入数据是没有任何意义的，二维卷积会将不同词但是同一位置下的词嵌入数据进行处理，这是没有意义的。

所以一维卷积如图所示，其列均是embedding的长度，即一维卷积是从上向下扫描的。

3.有6个卷积核那么便会生成6个数据，如下图红色框所示。

4.剩下的就是pooling和concat以及全连接了，过于简单，不多阐述。

至此一维卷积工作详细过程以及TextCNN工作过程阐述完毕！