CNN中的convolution1dLayer的参数应该如何设置

在使用convolution1dLayer时，需要设置以下参数：

1. FilterSize: 指定卷积核的长度，一般应根据任务和数据集的特点进行选择。

2. NumFilters: 指定卷积核的数量，一般越多越好，但会增加计算量。

3. Stride: 指定卷积核的步长，即卷积核每次滑动的距离，一般推荐设置为1，可以保留更多信息。

4. PaddingMode: 指定填充方式，可以选择'valid'或'same'。'valid'表示不进行填充，'same'表示在输入数据两侧填充0，使得卷积之后输出数据的大小与输入数据相同。

5. PaddingSize: 如果选择了'same'填充方式，则需要指定填充的长度。

6. BiasLearnRateFactor: 指定偏置项的学习率缩放因子。

7. WeightLearnRateFactor: 指定权重的学习率缩放因子。

以上参数的设置需要结合具体的任务和数据集进行调整。

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错误使用 nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer.parseInputArguments (line 253) 'Activation' 为无法识别的参数。 有关有效的名称-值对参数列表，请参阅 此函数 的文档。 出错 convolution2dLayer (line 73) args = nnet.cnn.layer.Convolution2DLayer.parseInputArguments(varargin{:});

这个错误提示是因为你在使用卷积层 convolution2dLayer 的时候，输入了一个无法识别的参数 "Activation"，导致解析参数列表时出错。

在 MATLAB 中，卷积层 convolution2dLayer 的可选参数列表并不包括 "Activation"。

正确的用法应该是：

convLayer = convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Name', layerName, 'Padding', paddingSize);

其中，filterSize 和 numFilters 分别是卷积核的大小和数量，layerName 是该层的名称，paddingSize 是填充大小。

如果你需要在卷积层之后添加激活函数，可以在构建网络时使用 reluLayer 或者其他激活函数层来实现。

例如，可以这样使用：

reluLayer = reluLayer('Name', 'relu1');
convLayer = convolution2dLayer(filterSize, numFilters, 'Name', layerName, 'Padding', paddingSize);

这里先添加一个 reluLayer 层，再添加一个 convolution2dLayer 层。这样在训练时，卷积层的输出会经过 relu 激活函数进行非线性变换。

% CNN-LSTM网络 layers = [ sequenceInputLayer(inputSize,MinLength=minLength) convolution2dLayer(filterSize,numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2,Stride=2) convolution2dLayer(filterSize,numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([4 2],Stride=[4 2]) convolution2dLayer(filterSize,2numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([4 2],Stride=[4 2]) convolution2dLayer(filterSize,2numFilters,Padding="same") batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer([4 2],Stride=[4 2]) flattenLayer lstmLayer(numHiddenUnits,OutputMode="last") fullyConnectedLayer(numClasses) softmaxLayer classificationLayer];把它改成再改成这种形式的def C_LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model的代码

你需要将原始的 MATLAB 代码转换为 Python 代码。下面是您需要的 Python 代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Dropout, LSTM, Dense

def C_LSTM_model(input_size):
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 1)))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(LSTM(32))
    model.add(Dense(10, activation='relu'))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
    return model

此代码定义了一个使用 Conv1D、MaxPooling1D、Dropout、LSTM、Dense 层的序列模型。它接受输入大小为 input_size 的一维向量，输出一个二分类结果。您可以根据需要修改参数。