def residual_network(inputs, dropout_rate=0.1): # 第一层卷积层 x = Conv1D(64, 3, padding="same")(inputs) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 第二层卷积层 x = Conv1D(64, 3, padding="same")(x) x = BatchNormalization()(x) x = Activation("relu")(x) # 残差块 for i in range(5): y = Conv1D(64, 3, padding="same")(x) y = BatchNormalization()(y) y = Activation("relu")(y) y = Conv1D(64, 3, padding="same")(y) y = BatchNormalization()(y) y = Add()([x, y]) x = Activation("relu")(y) x = Dropout(dropout_rate)(x) # 全局池化层和全连接层 x = Flatten()(x) x = Dense(128, activation="relu")(x) x = Dropout(dropout_rate)(x) x = Dense(3, activation="linear")(x) outputs = x return outputs # 构建模型 inputs = Input(shape=input_shape) outputs = residual_network(inputs) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) # 编译模型 model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer=Adam()) # 定义EarlyStopping回调函数 early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1, mode='min') # 训练模型 history = model.fit(data[..., np.newaxis], data, epochs=100, validation_split=0.2, callbacks=[early_stopping])请画出流程图

抱歉，作为AI语言模型，我无法直接为您画出流程图。但是，我可以使用文字描述每一层的功能和输入输出关系，帮助您理解模型的流程。

1. 输入层（Input layer）：接收输入数据，其形状为input_shape。

2. 第一层卷积层（Convolutional layer）：使用Conv1D方法，对输入数据进行卷积操作，生成64个特征图，卷积核大小为3，保持边界的padding方式为same。这一层的输出形状为（batch_size, sequence_length, 64）。

3. 批归一化层（Batch normalization layer）：对第一层卷积层的输出进行批归一化操作，提高模型的稳定性和训练效率。

4. 激活函数层（Activation layer）：对批归一化层的输出进行激活函数操作，这里使用ReLU激活函数。

5. 第二层卷积层（Convolutional layer）：使用Conv1D方法，对上一层的输出进行卷积操作，生成64个特征图，卷积核大小为3，保持边界的padding方式为same。这一层的输出形状为（batch_size, sequence_length, 64）。

6. 批归一化层（Batch normalization layer）：对第二层卷积层的输出进行批归一化操作，提高模型的稳定性和训练效率。

7. 激活函数层（Activation layer）：对批归一化层的输出进行激活函数操作，这里使用ReLU激活函数。

8. 残差块（Residual block）：这一层是模型的核心，它重复进行5次。在每次操作中，先将上一层的输出作为输入，进行以下操作：

a.卷积层（Convolutional layer）：使用Conv1D方法，对上一层的输出进行卷积操作，生成64个特征图，卷积核大小为3，保持边界的padding方式为same。

b.批归一化层（Batch normalization layer）：对卷积层的输出进行批归一化操作，提高模型的稳定性和训练效率。

c.激活函数层（Activation layer）：对批归一化层的输出进行激活函数操作，这里使用ReLU激活函数。

d.卷积层（Convolutional layer）：使用Conv1D方法，对上一层的输出进行卷积操作，生成64个特征图，卷积核大小为3，保持边界的padding方式为same。

e.批归一化层（Batch normalization layer）：对卷积层的输出进行批归一化操作，提高模型的稳定性和训练效率。

f.残差连接层（Addition layer）：将上一层的输入和输出进行相加操作，得到该残差块的输出。

g.激活函数层（Activation layer）：对残差块的输出进行激活函数操作，这里使用ReLU激活函数。

h.随机失活层（Dropout layer）：对激活函数层的输出进行随机失活操作，防止过拟合。

9. 全局池化层（Global pooling layer）：对最后一个残差块的输出进行全局池化操作，将每个特征图的所有值进行平均或最大池化，得到一个固定长度的向量表示每个样本的特征。

10. 全连接层（Dense layer）：对全局池化层的输出进行全连接操作，生成128维特征向量。

11. 随机失活层（Dropout layer）：对全连接层的输出进行随机失活操作，防止过拟合。

12. 输出层（Output layer）：对随机失活层的输出进行线性变换，生成3维的输出向量，代表模型的预测结果。

13. 模型编译（Model compilation）：定义损失函数和优化器，编译模型。

14. 训练模型（Model training）：使用fit方法，对模型进行训练，并记录训练历史。在训练过程中，使用EarlyStopping回调函数，当验证集上的损失函数不再下降时，停止训练，防止过拟合。