34、ECG 数据集处理与分析：从模型构建到系统部署

ECG 数据集处理与分析：从模型构建到系统部署

1. 模型构建与训练

1.1 构建 CNN 模型

在处理 ECG 数据集时，首先构建一个 CNN 模型。以下是模型构建的代码：

MaxP5 = MaxPooling1D(pool_size=5, strides=2)(Acti52)
Flat1 = Flatten()(MaxP5)
Dens1 = Dense(32)(Flat1)
Acti6 = Activation("relu")(Dens1)
Dens2 = Dense(32)(Acti6)
Dens3 = Dense(5)(Dens2)
Acti7 = Softmax()(Dens3)
# Compile
model = Model(inputs=input, outputs=Acti7)

1.2 定义学习率衰减函数

为了更好地训练模型，定义了一个指数衰减的学习率函数：

def exp_decay(epoch):
    initial_lrate = 0.001
    k = 0.75
    t = num_obs//(10000 * batch_size)
    # every epoch we do num_obs/batch_size iteration
    learning_rate = initial_lrate * math.exp(-k*t)
    return learning_rate

learning_rate = LearningR