Input_shape de Conv1D strat Keras

Question 1

Eu sunt încercarea de a face un CNN model de clasificare binară a unui non-imagine set de date. Modelul meu/ cod este de lucru și producătoare de rezultate foarte bune (preciziile sunt mari), dar eu sunt în imposibilitatea de a înțelege input_shape parametru pentru stratul 1 de Conv1D.

Forma de X sau de intrare (de aici x_train_df) este (2000, 28). Acesta are 28 de caracteristici și 2000 de probe. Și forma de Y sau etichete (aici y_train_df) este (2000, 1).

model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters = 64, kernel_size = 3, activation = 'relu', input_shape = (x_train_df.shape[1], 1)))
model.add(Conv1D(filters = 64, kernel_size = 3, activation = 'relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size = 2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(100, activation = 'relu'))
model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid'))

optimzr = Adam(learning_rate=0.005)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimzr,  metrics=[[tf.keras.metrics.AUC(curve="ROC", name = 'auc')], [tf.keras.metrics.AUC(curve="PR", name = 'pr')]])

# running the fitting
model.fit(x_train_df, y_train_df, epochs = 2, batch_size = 32, validation_data = (x_val_df, y_val_df), verbose = 2)

Am dat input_shape ca (28, 1) (luate de referință la această întrebare).

Dar în Conv1D strat documentația este scris că,

Atunci când se utilizează acest strat ca primul strat într-un model, oferă o input_shape argument (tuplu de numere întregi sau Nici unul, de exemplu, (10, 128) pentru secvențe de 10 vectori de 128-dimensional vectori.

Ce am inteles din aceasta este dimensiunea de input_shape ar trebui să fie (2000, 1), ca am 2000 unidimensional vectori. Dar oferindu-asta ca input_shape prezinta o eroare cum ca,

ValueError: Intrare 0 de strat "sequential_25" este incompatibilă cu strat: forma de așteptat=(Niciunul, 2000, 1), a găsit forma=(Niciunul, 28)

Deci, întrebarea mea este ce ar trebui să fie corecte input_shape?

Question 2

Să vedem cât de "Conv1D" ia de intrare.

>>> # The inputs are 128-length vectors with 10 timesteps, and the batch size
>>> # is 4.
>>> input_shape = (4, 10, 128)
>>> x = tf.random.normal(input_shape)
>>> y = tf.keras.layers.Conv1D(
... 32, 3, activation='relu',input_shape=input_shape[1:])(x)
>>> print(y.shape)
    (4, 8, 32)

3+D tensor cu forma: batch_shape + (pași, input_dim)

Cum am văzut mai sus, există 128 de caracteristici, 10 timesteps și mărimea lotului de 4. Deci, Conv1D are intrare ca (batch_size,timesteps,caracteristici). Este nevoie de 3D de intrare. Să presupunem că alegeți mărimea lotului 1 pentru cazul dumneavoastră. Trebuie să dau de intrare (1,2000,28).

dasmehdix · Answer 1 · 2021-11-22T08:00:37

Să vedem cât de "Conv1D" ia de intrare.

>>> # The inputs are 128-length vectors with 10 timesteps, and the batch size
>>> # is 4.
>>> input_shape = (4, 10, 128)
>>> x = tf.random.normal(input_shape)
>>> y = tf.keras.layers.Conv1D(
... 32, 3, activation='relu',input_shape=input_shape[1:])(x)
>>> print(y.shape)
    (4, 8, 32)

3+D tensor cu forma: batch_shape + (pași, input_dim)

Cum am văzut mai sus, există 128 de caracteristici, 10 timesteps și mărimea lotului de 4. Deci, Conv1D are intrare ca (batch_size,timesteps,caracteristici). Este nevoie de 3D de intrare. Să presupunem că alegeți mărimea lotului 1 pentru cazul dumneavoastră. Trebuie să dau de intrare (1,2000,28).

De a face intrare (1,2000,28) a făcut o eroare ca ValueError: logits and labels must have the same shape, received ((None, 1) vs (None, 2000)). Așa că am schimbat forme de a fi (2000, 28, 1) pentru x_train_df și (2000, 1, 1) pentru y_train_df așa cum se arată în acest lucru și care a lucrat. Sunt confuz despre aceasta. Acesta va fi foarte util dacă ați putea explica cum să modificați codul în cauză.

Input_shape de Conv1D strat Keras

Problema

Cel mai bun răspuns

În alte limbi

Această pagină este în alte limbi

Popular în această categorie

Întrebări frecvente în această categorie