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代码讲解
时间: 2023-06-20 08:03:41 浏览: 92
这段代码实现了一个简单的 CNN-LSTM 模型,接受长度为 input_size 的输入序列,输出二分类结果。
具体来说,这个模型由以下几层组成:
- 一个 1D 卷积层,使用 64 个大小为 3 的卷积核,激活函数为 ReLU,输入形状为 (input_size, 1)。
- 一个最大池化层,使用大小为 2 的池化窗口,对卷积层输出进行下采样。
- 一个 Dropout 层,以 0.5 的概率随机丢弃神经元,以减少过拟合。
- 一个 LSTM 层,使用 32 个隐藏单元,处理卷积层和池化层的输出序列。
- 一个全连接层,使用 10 个隐藏单元,激活函数为 ReLU。
- 一个输出层,使用 sigmoid 激活函数,输出一个二分类结果。
整个模型的结构如下:
```
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv1d_1 (Conv1D) (None, input_size-2, 64) 256
_________________________________________________________________
max_pooling1d_1 (MaxPooling1 (None, (input_size-2)/2, 64) 0
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout) (None, (input_size-2)/2, 64) 0
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM) (None, 32) 12416
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) (None, 10) 330
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense) (None, 1) 11
=================================================================
Total params: 12,013
Trainable params: 12,013
Non-trainable params: 0
```
其中,Param # 表示每一层的参数数量。
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