cnn->cnn->cnn->dense->dense->outpu

时间: 2023-06-19 14:07:08 浏览: 122
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基于Matlab的Dense-CNN人脸特征提取设计源码

这是一个典型的卷积神经网络（CNN）结构，其中有3层卷积层（cnn）和2层全连接层（dense），最后输出层输出结果。卷积层用于提取特征，全连接层用于将特征转换为输出结果。具体来说，每个卷积层都包含多个卷积核（filters），每个卷积核扫描输入图像，提取其中的特定特征，生成一个特征图（feature map）。全连接层则将所有特征展开为一个向量，并通过一系列的线性变换和激活函数得到最终输出结果。这个结构非常适合处理图像等高维数据。
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# cnn1d Layers model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', padding='same', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, ...

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def create_LSTM_model(): # instantiate the model model = Sequential() X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], n_steps, 1, n_length, n_features)) model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) # cnn1d Layers model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features))) model.add(Flatten()) model.add(RepeatVector(n_outputs)) model.add(MaxPooling1D()) # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model() # summary print(model.summary())修改该代码，解决UnboundLocalError Traceback (most recent call last) <ipython-input-21-b28a080066f3> in <module> 46 return model 47 # lstm network ---> 48 model = create_LSTM_model() 49 # summary 50 print(model.summary()) <ipython-input-21-b28a080066f3> in create_LSTM_model() 12 # instantiate the model 13 model = Sequential() ---> 14 X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], n_steps, 1, n_length, n_features)) 15 model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) 16 UnboundLocalError: local variable 'X_train' referenced before assignment问题

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