在此模型中,我们需要导入具体的Keras库,包括Sequential、Conv3D、MaxPooling3D、Dropout、Flatten和Dense等。以及如何定义模型的结构、优化器和损失函数。来执行下列代码::def createModel(): input_shape=(1, 22, 59, 114) model = Sequential() #C1 model.add(Conv3D(16, (22, 5, 5), strides=(1, 2, 2), padding='valid',activation='relu',data_format= "channels_first", input_shape=input_shape)) model.add(keras.layers.MaxPooling3D(pool_size=(1, 2, 2),data_format= "channels_first", padding='same')) model.add(BatchNormalization()) #C2 model.add(Conv3D(32, (1, 3, 3), strides=(1, 1,1), padding='valid',data_format= "channels_first", activation='relu'))#incertezza se togliere padding model.add(keras.layers.MaxPooling3D(pool_size=(1,2, 2),data_format= "channels_first", )) model.add(BatchNormalization()) #C3 model.add(Conv3D(64, (1,3, 3), strides=(1, 1,1), padding='valid',data_format= "channels_first", activation='relu'))#incertezza se togliere padding model.add(keras.layers.MaxPooling3D(pool_size=(1,2, 2),data_format= "channels_first", )) model.add(BatchNormalization()) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(256, activation='sigmoid')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(2, activation='softmax')) opt_adam = keras.optimizers.Adam(lr=0.00001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=opt_adam, metrics=['accuracy']) return model
时间: 2023-06-06 16:04:32 浏览: 99
python用TensorFlow和Keras高级API语音识别,代码用预训练DeepSpeech2模型(6400字附步骤)
这段代码是在定义一个使用Keras库的模型,并且需要导入具体的库,包括Sequential、Conv3D、MaxPooling3D、Dropout、Flatten和Dense等。同时,需要定义输入数据的形状、模型的结构、优化器和损失函数。具体而言,这段代码是在定义一个名为createModel的函数,该函数返回一个Sequential的实例。在这个Sequential实例中,定义了输入的数据形状是(1, 22, 59, 114)。接着,通过Conv3D、MaxPooling3D、Dropout等层的添加,定义了模型的具体结构。最后使用Dense层完成分类任务,定义了优化器和损失函数。最终,返回定义好的模型。
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