单变量数据的一维卷积

Question

每个人。我有80名受试者的脑电数据集，3072个数据点和100个试验。这是一个单变量数据，它意味着只有一个渠道。我很困惑如何将这些数据提供给卷积神经网络。大多数博客和教程都涉及多元数据。但是我是单变量的，我不知道如何前进

Answer 1

我相信以下图片(原始链接)将有助于理解。一维卷积与二维卷积的工作方式完全相同，主要区别在于如何应用滤波器/掩码。一维卷积直观地像一个一定宽度的滑动窗口。

许多包(如Keras或PyTorch )都有原生的一维卷积函数/模块，因此我建议您检查它们的文档和源代码，以便进行更深入的理解。

Answer 2

您是否可能在正确指定第一层中的"input_shape“参数时遇到问题？只有多少渠道参与其中，所以这可能是问题所在。

查看这笔记本，以获得一维CNN单变量数据。

编辑:好的，它实际上是一个混合神经网络与第一层CNN。但是，它仍然可以帮助输入层。如果这有帮助的话请告诉我。那个文件夹里一定有有线电视新闻网。