Я сделал CNN на Keras с бэкэндом Tensorflow, мой тренировочный набор имеет 144 примера, но каждый пример имеет размер 3200 * 101. Мой CNN очень простой, просто для обучения, batch_size = 2 (я пытался уменьшить его с 32, но ничего не улучшилось). Один слой CNN, один выравнивающий слой и один плотный слой для вывода (11 классов). Когда я подхожу к модели, мой ноутбук показывает «Выделение (большое число) превышает 10 системной памяти», а затем замораживает его, даже без запуска 1 эпохи. Я не могу «сжать» примеры, каждый из которых должен иметь именно такой размер. Я использую модель на процессоре (у меня нет графического процессора), 8 ГБ оперативной памяти, 1 ТБ диска. Что я могу сделать?
Psdt: Извините за плохой английский, я все еще учусь. И спасибо за любой ответ!
Обновление-редактирование: просто добавление дополнительной информации.
Мой набор поездов имеет форму (144, 3400, 101, 1) для примеров и для этикеток имеет форму (144,11)
Моя модель такая:
model.add(Conv2D(8, kernel_size=6, activation='linear', input_shape=(3400,101,1), batch_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(11, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=100)