具体可以看

卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解

How does Keras 1d convolution layer work with word embeddings - text classification problem? Filters, kernel size, and all hyperparameter

最关键一点需要注意

这里channel的相当于自然语言处理中的embedding，如果embedding的维度是k，而该输入数据每个channel的维度代表单词数量n，filter的size是fxk，最后卷积后维度是(n-k+1)，如果filter的个数是c，则最后卷积后的维度是(n-k+1)xc