### 网络构建 def cnn_create(): loss = 'sparse_categorical_crossentropy' metrics = ['acc'] inputs = tf.keras.Input(shape=(n1_,n2_)) x = layers.Conv1D(64, 3, activation='relu')(inputs) x = layers.MaxPooling1D(4)(x) # 全局平均池化GAP层 x = layers.GlobalAveragePooling1D()(x) # 几个密集分类层 x = layers.Dense(32, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01))(x) # 退出层 x = layers.Dropout(0.5)(x) outputs = layers.Dense(5, activation='softmax')(x) model = tf.keras.Model(inputs, outputs) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001), loss=loss, metrics=metrics) print("实例化模型成功，参数如下：") print(model.summary()) return model这个网络模型我想把它变小点，该怎么修改，输入的是2400个128*8的特征

要将模型变小，你可以尝试调整以下几个方面：

1. 减少卷积核的数量：在 `layers.Conv1D` 层中，将卷积核的数量从 64 减少到较小的值，例如 32 或 16。这将减少模型中的参数数量。

x = layers.Conv1D(32, 3, activation='relu')(inputs)

2. 减少全连接层的节点数：在 `layers.Dense` 层中，将节点数从 32 减少到较小的值。同样地，这将减少模型中的参数数量。

x = layers.Dense(16, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01))(x)

3. 减少正则化项的强度：你可以尝试减小正则化项的值，例如将 `l2(0.01)` 修改为 `l2(0.001)`，以减少正则化对模型的影响。

x = layers.Dense(16, activation='relu', kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.001))(x)

这些修改都会减小模型的容量，并且可能会影响模型的性能。你可以根据实际情况进行调整和实验，找到适合你任务的最佳模型大小。希望这些建议能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

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def cnn_create(): # 整数标签损失函数 loss = 'sparse_categorical_crossentropy' metrics = ['acc'] inputs = keras.Input(shape=(1000, 2)) x = layers.Conv1D(64, 3, activation='relu')(inputs) x = layers.MaxPooling1D(16)(x) # 全局平均池化GAP层 x = layers.GlobalAveragePooling1D()(x) # 几个密集分类层 x = layers.Dense(32, activation='relu')(x) # 退出层 x = layers.Dropout(0.5)(x) outputs = layers.Dense(4, activation='softmax')(x) model = keras.Model(inputs, outputs) model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(0.001), loss=loss, metrics=metrics) print("实例化模型成功，参数如下：") print(model.summary()) return model

这是一个使用卷积神经网络（CNN）构建的分类模型，输入是一个形状为（1000，2）的张量，包含1000个时间步长和2个特征。模型包含一层64个卷积核的卷积层，使用ReLU激活函数，接着是一个最大池化层和一个全局平均池化层（GAP）。之后是两个密集层，其中第一个具有32个神经元和ReLU激活函数，并有一个dropout层（dropout率为0.5），第二个是具有4个神经元和softmax激活函数的输出层。模型使用Adam优化器和稀疏分类交叉熵损失函数进行编译。

model=tf.keras.models.Model(inputs,outputs) model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy']) return model

这段代码是用来构建、编译和返回一个Keras模型的函数。具体来说，它使用tf.keras.models.Model()函数来构建一个Keras模型，其中inputs和outputs是模型输入和输出的张量。然后，它使用model.compile()函数来编译模型，其中loss参数是损失函数的名称，optimizer参数是优化器的名称，metrics参数是评估指标的名称。最后，它返回编译后的模型。