チャンネル数を増やしたい

機械学習の勉強をしている大学生です。
python,tensorflow,kerasを用いて2クラス分類を行うプログラムを書いています。
プログラムの大部分をkerasを用いて書いております。

現在、入力データとしてcsvファイルからデータを取得するようにしています。
このcsvファイルには20種類のデータが10000個含まれたファイルになっています。

python
1model = Sequential()
2model.add(Conv1D(filters=64, 
3                 kernel_size=16,
4                 strides=1,
5                 padding='same',
6                 input_shape=(20,1),
7                 activation='relu'))
8model.add(MaxPooling1D(pool_size=4,
9                       stride=1))
10model.add(Flatten())
11
12model.add(Dense(256, activation='relu'))
13model.add(Dropout(0.5))
14model.add(Dense(128, activation='relu'))
15model.add(Dropout(0.5))
16model.add(Dense(2, activation='softmax'))
17
18model.summary()

1チャンネル入力は上記のプログラムでできていると思うのですが、複数チャンネルになった場合がよくわかりません。

以下のプログラムを試してみたのですが、うまくいきませんでした。

python
1model = Sequential()
2model.add(Conv2D(input_shape=(20, 1, 2),    #(line, row, channels)
3                 filters=16, 
4                 strides=(1,1),
5                 kernel_size=1,
6                 padding='same',
7                 activation='relu'))
8
9model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2),
10                       strides=None,
11                       padding='same'))
12
13model.add(Flatten())
14model.add(Dense(256, activation='relu'))
15model.add(Dropout(0.5))
16model.add(Dense(128, activation='relu'))
17model.add(Dropout(0.5))
18model.add(Dense(classes, activation='softmax'))
19
20model.summary()

どこか間違っているのか、それとも根本から間違っているのかご教授をお願いします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

input_shapeは入力の数というより次元数の指定だからですね
Functional APIを使えばいけます
「keras 複数入力」や「keras multi input」とかでググるといいと思います
https://keras.io/getting-started/functional-api-guide/#multi-input-and-multi-output-models

投稿2018/12/20 07:19