我正在Keras与convolutional layers一起工作，并发现了这个出色的question。我假设以下代码：
%load将创建5个过滤器，每个过滤器的大小为4。因此，如果我的（1-D）输入如下所示：
model.add(Conv1D(filters=5, kernel_size=4, padding='same', activation='relu'))
，我将得到以下输出：
[x_0,x_1,x_2_x_3,x_4]
在这里，[x_0，x_1，x_2_x_3，x_4]代表我的输入序列，o_ {00}代表第一个包含4个元素的过滤器的第一个过滤器窗口的输出，o_ {01}代表第一个过滤器的第二个过滤器窗口包含4个元素，等等...
我到目前为止是否正确？
现在，如果所有过滤器都包含相同的数字，那么这将毫无意义，因此，我假定所有创建的过滤器必须包含不同的数字。但是如何创建这些过滤器？他们只是在Keras中填充了随机数，还是在工作任何复杂的算法？
非常感谢您的帮助。