网络是有5个一维卷积层组成为什么最终采用的网络结构为，CNN 层中 filters = 48，kernel_size = 3，strides = 1这个呢？

这网络结构中，使用了5个一维卷积来进行特征提取模式识别。，filters参数表示每个卷积层输出的特征图数量，kernel_size参数表示卷积核的大小，strides参数表示卷积核的滑动步。

选择filters=48的原因是为了加网络的表示能力，使其能够好地捕捉输入数据的不同特征。通过增加特征图的数量，网络可以学习到更多不同尺度的特征，从而更好地理解输入数据。

选择kernel_size=3的原因是为了保持相对较小的感受野大小，这样网络可以更好地捕捉局部特征。较小的卷积核可以帮助网络更好地处理输入数据中的细节信息。

选择strides=1的原因是为了保持相对较小的步幅，从而保留更多的输入信息。较小的步幅可以使网络在进行卷积操作时保持较高的分辨率，减少信息丢失。

综上所述，选择filters=48，kernel_size=3和strides=1的网络结构可以帮助网络更好地提取输入数据的特征，并且保持较高的分辨率和信息完整性。

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dat_dir = 'D:\desk\psd音频文件'; fil_all = dir(dat_dir); fil_all = {fil_all.name}; TP_Res = regexp(fil_all,'wav$'); TP_Res = cellfun(@(x) ~isempty(x),TP_Res); fil_all = {fil_all{TP_Res}};什么意思

这段代码的作用是读取指定目录中所有的文件名，并筛选出以".wav"结尾的文件名。首先，使用`dir(dat_dir)`函数获取指定目录`dat_dir`下的所有文件信息，并将结果存储在变量`fil_all`中。然后，通过`{fil_all.name}`将文件信息中的文件名提取出来，存储在`fil_all`变量中。接下来，使用正则表达式`regexp(fil_all,'wav$')`匹配以".wav"结尾的文件名，并将结果存储在变量`TP_Res`中。最后，使用`cellfun(@(x) ~isempty(x),TP_Res)`判断每个文件名是否匹配成功，并将结果存储在`TP_Res`中。最终，通过`{fil_all{TP_Res}}`将匹配成功的文件名提取出来，并重新存储在`fil_all`中。

PCA_Plot_3=function (data,Annotation,VAR,Color) { # logcountdata row:genes,column: samples pca <- prcomp(data) pca_out<-as.data.frame(pca$x) df_out<- pca_out %>%tibble::rownames_to_column(var=VAR) %>% left_join(., Annotation) #df_out<- merge (pca_out,Annotation,by.x=0,by.y=0) # label_color<- factor(df_out[,group]) ggplot(df_out,aes_string(x="PC1",y="PC2")) +geom_point(aes_string(colour = Color)) } Deseq2_Deseq_function_2=function (Countdata,Coldata) { dds_fil <- DESeq2:: DESeqDataSetFromMatrix(countData =Countdata, colData = Coldata, design = ~Group) dds_fil_Deg<- DESeq2::DESeq(dds_fil) return(dds_fil_Deg) } pheatmap_singscore=function (pathways,data,Annotation) { Gene_select_anno= data[,colnames(data) %in% pathways] %>%t()%>%.[,rownames(Annotation)] # return(Gene_select_anno) # Anno_expression_data=Gene_select_anno[,c("SYMBOL",Group_select)] %>% as.data.frame() %>% distinct() %>% na.omit() # rownames(Anno_expression_data)=Anno_expression_data[,"SYMBOL"] # Annotation=group_anno["Gene_type"] # input= Anno_expression_data[,Group_select] # F2_pheatmap <- pheatmap::pheatmap(input, cellwigermline calling GATKdth = 10, cellheight = 12, scale = "row", # treeheight_row = 5, # show_rownames = T,show_colnames = T, # annotation_col= Annotation, # # annotation_row=Annotation, # annotation_legend=Label_def, # cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") pheatmap::pheatmap(Gene_select_anno, cellwigermline=5, cellheight = 10,cellwidth = 10, scale = "row", treeheight_row = 5, show_rownames = T,show_colnames = F, annotation_col= Annotation, # annotation_row=Annotation, #annotation_legend=Label_def, cluster_rows = T, cluster_cols = F,clustering_distance_rows = "euclidean") } matrix.please<-function(x) { m<-as.matrix(x[,-1]) rownames(m)<-x[,1] m } 这是r语言的代码，告诉我每一条代码的作用和意义

PCA_Plot_3: 这个函数用来绘制主成分分析（PCA）的散点图。它接受四个参数：data（数据矩阵），Annotation（注释信息），VAR（行名），Color（颜色）。首先，它对数据进行主成分分析（prcomp函数），然后将主成分分析的结果转换为数据帧（pca_out）。接下来，它将行名转换为指定的VAR变量名，并将注释信息与主成分分析结果进行连接（left_join函数）。最后，它使用ggplot库绘制散点图，其中x轴表示PC1，y轴表示PC2，点的颜色由Color参数指定。

Deseq2_Deseq_function_2: 这个函数用于进行差异表达分析。它接受两个参数：Countdata（基因计数数据）和Coldata（样本注释信息）。首先，它使用DESeq2包中的DESeqDataSetFromMatrix函数将Countdata和Coldata转换为差异表达分析所需的数据集对象。然后，它使用DESeq2包中的DESeq函数进行差异表达分析，并返回结果。

pheatmap_singscore: 这个函数用于绘制热图。它接受三个参数：pathways（基因通路信息），data（基因表达数据），Annotation（注释信息）。首先，它从data中选择pathways对应的基因，并根据Annotation的行名对选定的基因进行筛选。然后，它使用pheatmap包中的pheatmap函数绘制热图，其中Gene_select_anno是待绘制的基因数据，Annotation用于注释列，cluster_rows参数表示是否对行进行聚类，clustering_distance_rows参数表示行聚类所使用的距离度量。

matrix.please: 这个函数用于将数据框转换为矩阵。它接受一个参数x（数据框），并将x的第一列作为行名，将x的其余列转换为矩阵。最后，它返回该矩阵。