Keras中CNN联合LSTM进行分类

最新推荐文章于 2025-06-19 23:24:43 发布

原创

最新推荐文章于 2025-06-19 23:24:43 发布 · 5.8k 阅读

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该博客介绍了如何在Keras中结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行多类别分类任务。模型包含ZeroPadding2D、LSTM层和Dropout层，用于预处理、特征学习和防止过拟合。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

原文地址：http://siligence.ai/article-444-1.html

def get_model():
n_classes = 6#要分的类别
inp=Input(shape=(40, 80))#输入data的形状
reshape=Reshape((1,40,80))(inp)#开始建模，这是keras的一种方式，这种方式比较好操作，另外一种神经网络简单，但是不好拓展，推荐这种。

pre=ZeroPadding2D(padding=(1, 1))(reshape)#DCNN开始，这实在一种网络，你可以随意修改。

# 1
conv1=Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same',init='glorot_uniform')(reshape)
#model.add(Activation('relu'))
l1=LeakyReLU(alpha=0.33)(conv1)

conv2=ZeroPadding2D(padding=(1, 1))(l1)
conv2=Convolution2D(32, 3, 3, border_mode='same',init='glorot_uniform')(conv2)
#model.add(Activation('relu'))
l2=LeakyReLU(alpha=0.33)(conv2)

m2=MaxPooling2D((3, 3), strides=(3, 3))(l2)
d2=Dropout(0.25)(m2)
# 2
conv3=ZeroPadding2D(padding=(1, 1))(d2)
conv3=Convolution2D(64, 3, 3, border_mode='same',init='glorot_uniform')(conv3)
#model.add(Activation('relu'))
l3=LeakyReLU