Введите числовые массивы вместо изображений в Keras / TF CNN

Question

Я строил некоторые вариации CNN из примеров Keras / Tensorflow, которые используют изображения данных MNIST (файлы ubyte) для извлечения функций. Моя конечная цель - сделать то же самое, но с помощью набора (~ 10000) 2D FFT-массивов данных сигналов, которые я сделал (n x m ~ 1000 x 50) (данные с 32 байт-плавающими)

Я искал пример, который использует что-то отличное от файлов изображений, но, похоже, не может его найти.

Мои вопросы: возможно ли это сделать без преобразования их в изображения? Можно ли экспортировать набор данных в рассол или другой файл, который я мог бы ввести? Каков наилучший способ достичь этого?

Спасибо!

Answer 1

Да, вы можете использовать CNN для данных, отличных от изображений, таких как последовательные данные / данные временного ряда (1D свертка, но вы также можете использовать 2D свертку).

CNN делает свою работу довольно хорошо для этих типовdata.

Вы должны предоставить свои входные данные в виде матрицы изображений, то есть окна, в котором CNN может выполнить свертку.

И вы можете сохранить эти входные матрицы / окна в массиве Numpy, а затем загрузитьте файл и обучить ваш CNN на нем.