学习深度学习EEGNet模型相关知识，了解其Python代码

好的，关于EEGNet模型，它是一种用于处理脑电图（EEG）数据的深度学习模型，由多个卷积层和池化层组成。它的主要目的是对EEG信号进行分类和预测。

以下是使用Python实现EEGNet模型的代码示例：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, BatchNormalization, Dropout, AveragePooling2D, Dense, Flatten
from keras.regularizers import l2

def EEGNet(nb_classes, Chans=64, Samples=128, dropoutRate=0.25, kernLength=64, F1=8, D=2, F2=16, norm_rate=0.25):

    # 输入层
    input1 = Input(shape=(Chans, Samples, 1))

    # 第一层卷积层
    block1 = Conv2D(F1, (1, kernLength), padding='same', input_shape=(Chans, Samples, 1),
                    use_bias=False)(input1)
    block1 = BatchNormalization()(block1)
    block1 = AveragePooling2D((1, 4))(block1)
    block1 = Dropout(dropoutRate)(block1)

    # 第二层卷积层
    block2 = Conv2D(F2, (Chans, 1), padding='valid', use_bias=False)(block1)
    block2 = BatchNormalization()(block2)
    block2 = AveragePooling2D((1, 8))(block2)
    block2 = Dropout(dropoutRate)(block2)

    # 展开输出层
    flatten = Flatten()(block2)

    # 全连接层
    dense = Dense(nb_classes, kernel_regularizer=l2(0.0001), activation='softmax')(flatten)

    # 构建模型
    model = Model(inputs=input1, outputs=dense)
    return model

这是一个使用Keras框架实现的EEGNet模型，其中包括两个卷积层和一个全连接层。你可以通过调整参数来修改该模型以适应你的特定任务。