【问题标题】:Multiple inputs in a CNN modelCNN 模型中的多个输入
【发布时间】:2020-11-06 16:14:01
【问题描述】:

Please click here for the image我问这个问题是因为假设 CNN 模型的输入是图像,所以提出了很多问题。 我的问题是—— 我有一个 .csv 文件,其中包含在 0-2 分钟内记录的加速度计数据。 我还有另一个 .csv 文件,其中包含在 0-2 分钟内记录的加速度计数据(实验基本上是重复的) 我有另一个 .csv 文件,同样的实验重复了第三次。

我想创建一个模型,在 0-2 分钟内进行一些预测,但是我可以提供三个不同的数据集作为输入。我需要将它们一个接一个地合并在一起吗?或者有什么更好的方法吗?

【问题讨论】:

    标签: tensorflow keras deep-learning accelerometer conv-neural-network


    【解决方案1】:

    通常最好使用更大的数据集进行训练,除非它太大或重复。留出一小部分用于测试。 没有具体细节很难说更多。

    【讨论】:

    • 嗨@Poe,感谢您的回复。为了清楚起见,我添加了一张图片。假设我有两个数据集,我想将它们作为模型的输入提供。那么什么是最好的方法呢?
    • 在您的情况下,我会将颜色编码为 one-hot 变量并合并 2 个数据集。
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