('alstmfcn', generate_alstmfcn), ]#指定两个模型 for model_id, (MODEL_NAME, model_fn) in enumerate(MODELS):#两个模型循环调用 if not os.path.exists()#判断记录文件是否存在并打开准备写入; for dname, did in dataset_map:#循环数据集目录开始读取数据集 load_data()#加载数据并完成预处理 trai...
本文将现有的单变量时间序列分类模型即长短时记忆全卷积网络(LSTM-FCN)和注意力LSTM-FCN(ALSTM-FCN)转换为多变量时间序列分类模型,通过在全卷积块上增加一个 Squeeze-and-Excitation Block来进一步提高分类精度。 下面是文档阅读和程序运行时积累的相关笔记。 1.何为多变量序列 (Multivariate Time Series): 在时间序...
基于Mixup数据增强的LSTM-FCN时间序列分类.docx,时间序列是用按时间顺序排列的变量来表示事件的序列[1]。时间序列数据广泛地存在于生产生活中,例如股票的走向趋势、商品价格的变化波动、患者的心电图或者脑电波活动情况等等。分析时序数据对指导人们生产生活具有重大意义,
被剪枝的模型 研究者使用了三种网络架构进行剪枝:VGGNet、ResNet和FCN。所有的网络都使用SGD进行训练,权重衰减和动量超参数分别设定为10-4和0.9。 研究者使用了多种训练数据和不同的批大小对这些网络进行了训练,同时加入了一些数据增强的方法。 在剪枝阶段,研究者在每个Tick阶段剪去ResNet0.2%的滤波器,在VGG和FCN...
在剪枝阶段,研究者在每个Tick阶段剪去ResNet0.2%的滤波器,在VGG和FCN上减去1%的滤波器。在每10个Tick操作后进行一次Tock操作。 剪枝效果 表1:在 ResNet-56上,使用CIFAR-10训练的模型剪枝后的表现。基线准确率为93.1%。 表2:在ResNet-50上,使用ImageNe训练的模型剪枝后的表现。P.Top-1、P.Top-5 分别表示 ...
在剪枝阶段,研究者在每个Tick阶段剪去ResNet0.2%的滤波器,在VGG和FCN上减去1%的滤波器。在每10个Tick操作后进行一次Tock操作。 剪枝效果 表1:在 ResNet-56上,使用CIFAR-10训练的模型剪枝后的表现。基线准确率为93.1%。 表2:在ResNet-50上,使用ImageNe训练的模型剪枝后的表现。P.Top-1、P.Top-5 分别表示...
表一:LSTM-FCN与 带有基线模型的ALSTM-FCN。绿色单元格指定我们的性能匹配或超过最先进结果的实例。粗体值表示性能最佳的模型。 图1烧蚀试验-通过从每个卷积层随机选择的滤波器进行转换后输入信号的可视化表示 表二:烧蚀试验- LSTM/ALSTM块、FCN块与Raw的线性SVM性能比较 ...
这是全连接神经网络FCN, 就是最简单的,只有一个隐藏层的,多输入,多输出。 这是循环神经网络RNN, 这是第一层,也就是把上面的这个全连接神经网络摊平,这是时间t-1的, 这是第二层,也就是把上面的这个全连接神经网络摊平,这是时间t的, 然后,第二层的隐藏层和第一层的隐藏层全连接, ...
LSTM——long short term memory,长短时记忆,是一种特殊的循环神经网络。这个网络的主要是用来处理具有...
一种基于DBA-MALSTMFCN的EC保育患者风险预警模型的方法.pdf,本发明公开了一种基于DBA‑MALSTMFCN的EC保育患者风险预警模型的方法。通过深度学习构建疾病风险预测模型,开发深度学习模型来评估保育患者经保育治疗后疾病是否得到缓解,协助医生进行保育治疗。分析收集的临床