多个卷积层：‘Conv1D _2/卷积/卷积2D的1减去8导致的负维度大小

多个卷积层是指在神经网络中使用多个卷积层进行特征提取和图像处理的操作。卷积层是深度学习中常用的一种层级结构，用于从输入数据中提取特征。

卷积层可以分为一维卷积层（Conv1D）和二维卷积层（Conv2D）。一维卷积层主要用于处理序列数据，如文本、音频等，而二维卷积层主要用于处理图像数据。

在给定的问答内容中，提到了"Conv1D _2/卷积/卷积2D的1减去8导致的负维度大小"，这是一个错误的表达，因为一维卷积层和二维卷积层的维度计算方式是不同的。

对于一维卷积层，输入数据的维度可以表示为(batch_size, sequence_length, input_dim)，其中batch_size表示批量大小，sequence_length表示序列长度，input_dim表示输入数据的维度。一维卷积层的参数包括卷积核大小、卷积核个数等。

对于二维卷积层，输入数据的维度可以表示为(batch_size, height, width, channels)，其中batch_size表示批量大小，height表示图像的高度，width表示图像的宽度，channels表示图像的通道数。二维卷积层的参数包括卷积核大小、卷积核个数等。

在深度学习中，卷积层的作用是通过滑动窗口的方式对输入数据进行卷积操作，提取输入数据的局部特征。多个卷积层可以通过堆叠的方式构建深层网络，实现更复杂的特征提取和模式识别。

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