#模型搭建 model = Sequential() model.add(Conv1D(50,4,padding='same',activation='relu',input_shape=(p,1)))#50个filter卷积核 大小4 model.add(MaxPooling1D(2))#每两个取一个大的 数据会减少一半 model.add(Flatten())#把二维数据变成一维的 model.add(Dense(20))#20个神经元的全连接层 model.add(Dropout(0.2))#防止过拟合 20%权重冻结 model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(1))#输出层 是一个一维的全连接神经网络 model.add(Activation('sigmoid')) #model.compile(loss='mse',optimizer=SGD(lr=0.2), metrics['accuracy']) model.compile(loss='mse', optimizer=SGD(lr=0.2)) model.summary()

这段代码是用Python语言编写的，使用了Keras深度学习框架来构建一个卷积神经网络模型。这个模型是用来解决二分类问题的。第一个层是一个卷积层，使用50个大小为4的卷积核。接着是一个池化层，每两个数据取一个较大的数据。然后是一个展平层，把二维的数据变成一维的。接下来是一个具有20个神经元的全连接层，然后是一个20%权重冻结的dropout层，以防止过拟合。然后再加一个激活函数为relu的全连接层，最后是一个输出层，也是一个全连接的神经网络，使用sigmoid激活函数。这个模型的损失函数是mse（均方误差），优化器是随机梯度下降法，学习率为0.2。