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。
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