История У меня есть набор данных записей сигналов ЭКГ, который имеет форму (162 пациента, 65635 выборок), и я получил непрерывное вейвлет-преобразование этих записей, так что результат формируется (162 пациент, 65635 выборка, коэффициент 80), который очень большой, чтобы поместиться в памяти (40 МБ), поэтому я сохранил каждый из них в качестве матрицы .npz и использовал генераторы keras в обучении, я использую LSTM, а также сверточные слои и ЦП и обучение очень медленно.
Вопросы
Каковы наилучшие стратегии для решения этой проблемы?
как уменьшить размер матрицы коэффициентов в результате cwt?