def get_model(self, num_classes=2, input_size=(1, 28, 512), sampling_rate=128, num_T=15, num_S=15, hidden=32, dropout_rate=0.8): if self.model == 1: model = TSception( num_classes=num_classes, input_size=input_size, sampling_rate=sampling_rate, num_T=num_T, num_S=num_S, hidden=hidden, dropout_rate=dropout_rate) else: model = MSBAM(2) return model解释一下

这段代码定义了一个名为 "get_model" 的函数，它接受多个参数，包括类别数目 "num_classes"、输入数据形状 "input_size"、采样率 "sampling_rate"、时间维度划分数目 "num_T"、频率维度划分数目 "num_S"、隐藏层维度 "hidden" 和 dropout 概率 "dropout_rate"。

该函数的作用是根据类中成员变量 "self.model" 的值返回不同的模型，如果 "self.model" 的值为 1，则返回一个名为 "TSception" 的模型，否则返回一个名为 "MSBAM" 的模型。

如果 "self.model" 的值为 1，则创建一个名为 "model" 的 "TSception" 模型，并将其返回。"TSception" 模型是由时间维度卷积层和频率维度卷积层交替组成的卷积神经网络模型，用于处理时间序列信号。

如果 "self.model" 的值不为 1，则创建一个名为 "model" 的 "MSBAM" 模型，并将其返回。"MSBAM" 模型是一种基于多尺度特征融合的模型，用于处理分类问题。