('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...
LSTM-FCN与ALSTM-FCN已经在单变量时间序列分类问题上取得了成功,但它们还没有应用到一个多变量时间序列的分类问题中去。我们提出的MLSTM-FCN和MALSTM-FCN模型,即转变它们各自的单变量模型为多变量模型。我们延展了挤压-激活模块到一维卷积层以及增强LSTM-FCN与ALSTM-FCN层的全连接块取提高分类精度。 As the datase...
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,
LSTM-DF主要包括四个部分:用于竖直深度上下文提取的层,用于竖直光度上下文提取的层,用于整合光度和深度上下文成2D全局上下文的记忆融合层,和像素级场景分割层。 下图是LSTM-CF网络模型: 输入深度信息后,LSTM-CF利用HHA描述,将深度信息转换成视差、表面法线和高这三个通道的信息。随后,利用ReNet提取不同方向上的上下文...
FCN与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同,FCN可以接受任意尺寸的输入,采用卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到与输入相同的尺寸,再进行预测。 TCN时间卷积网络 下面将介绍时间卷积网络中的一维卷积,扩张卷积,因果卷积,残差卷积的跳 层连接是如何体现的,以及...
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...
TCN = 1D FCN + 空洞因果卷积,这是一个非常简单且易于理解的结构,而不是其他序列模型(如 LSTM)。 除了简单之外,与 RNN(LSTM 和 GRU)相比,使用 TCN 还具有以下优势: 与RNN 不同,TCN 可以利用并行性,因为它们可以并行执行卷积。 我们可以通过层数、扩张因子和过滤器大小来调整感受野大小,这使我们能够针对不同...
该模型通过将CNN 的全连接层替换成卷积得到每个图像中像素的分类结果以实现图像分割。Ronneberger 等[5]在FCN 的基础上提出了U-Net 网络，该网络具有U 型对称结构，通过对图像特征进行编码与解码，同时融合网络全局和局部语义特征得到了较好的分割效果[6-10]。在医学图像处理中，一般很难取得大量的高素质批注医学...
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。
在时间序列分类任务中,针对时间序列数据少和多样性导致深度学习模型准确率不高的问题,提出 Mixup 数据增强的长短期记忆网络–全卷积网络LSTM-FCN)时间序列分类算法。该算法首先使用 Mixup对原始数据进行数据增强,通过简单的线性插值对时序数据进行混合,得到新的混合之后的增强数据;然后使用增强数据训练 LSTM-FCN,并进行分...