卷积神经网络（CNN）中的卷积操作通常有两种形式，即一维卷积（
Conv1D）和二维卷积（
Conv2D）。简单来说，
Conv1D是在以一维数据向量输入中进行的卷积操作，而
Conv2D是在以二维形式的图像输入中进行的卷积操作。
Conv1D适用于处理序列数据，例如时间序列数据或文本数据。而
Conv2D通常用于处理图像数据。
Conv1D在横向处理数据时，仅沿一个方向滑动过滤器，而
Conv2D会在图像平面上沿两个方向滑动过滤器。
此外，
Conv2D中的过滤器（也称为卷积核）通常更大而且更多，因为在图像中需要检测对象的特征更加丰富和多样化。
Conv1D与
Conv2D的输出都是一系列的卷积结果，但是
Conv2D需要逐层叠加滤波器以获取更丰富的特征。
Conv1D也可以堆叠卷积层，但通常不需要太多层。
总的来说，
Conv1D和
Conv2D是卷积神经网络中常用的卷积操作类型，其
区别在于
Conv1D主要用于处理序列数据，
Conv2D主要用于处理图像数据。
Conv2D的卷积核通常更大，需要更多层叠加以获取更丰富的特征。
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