训练集数组是(61440, 200) 、标签是(61440, 4)测试集数组是(15360, 200) 、标签是(15360, 4)使用keras搭建1D CNN模型结构
时间: 2024-03-13 16:46:30 浏览: 20
好的,根据你提供的信息,我可以帮你搭建一个简单的1D CNN模型结构。
首先,我们需要导入Keras库和所需的层。代码如下:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
```
然后,我们可以创建一个Sequential模型,并添加所需的层。代码如下:
```python
model = Sequential()
# 添加一维卷积层,设置卷积核大小为3,激活函数为relu,输入形状为(200,1)
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(200,1)))
# 添加一维最大池化层,池化窗口大小为2
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
# 添加一维卷积层,设置卷积核大小为3,激活函数为relu
model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'))
# 添加一维最大池化层,池化窗口大小为2
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
# 添加平铺层
model.add(Flatten())
# 添加全连接层,设置神经元个数为256,激活函数为relu
model.add(Dense(256, activation='relu'))
# 添加输出层,设置神经元个数为4,激活函数为softmax
model.add(Dense(4, activation='softmax'))
```
最后,我们需要编译模型并指定优化器、损失函数和评估指标。代码如下:
```python
# 指定优化器为Adam,学习率为0.001
optimizer = keras.optimizers.Adam(lr=0.001)
# 编译模型,损失函数为categorical_crossentropy,评估指标为accuracy
model.compile(optimizer=optimizer, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
完成以上步骤后,我们就成功搭建了一个简单的1D CNN模型结构。
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