Keras Conv1D的dilation_rate> 1且过滤器> =输入通道给出全零输出

Question

我正在尝试为序列数据构建卷积网络，但是Keras层Conv1D的行为不符合预期。

当我将滤波器的数量设置为> =输入通道的数量，并且扩张率> 1时，输出全为零。下面再现了我的问题。

# imports
import numpy as np
from keras.layers import Input, Conv1D
from keras.models import Model

# data prep
input_shape = (32, 256, 5) # batchsize, steps, features
test_data = np.random.randn(*input_shape)

# model structure
input_layer = Input(batch_shape=input_shape)
conv1d_layer = Conv1D(
        filters=5,
        kernel_size=3,
        padding='causal',
        data_format='channels_last',
        dilation_rate=2
        )(input_layer)
conv1d_model = Model(inputs=input_layer, outputs=conv1d_layer)

# weights and predictions
preds = conv1d_model.predict(test_data)
conv_weights = conv1d_model.layers[1].get_weights()[0]

'preds'的所有元素均为0，但'conv_weights'看起来很好。