Я использую причинную CNN, чтобы сделать классификационные прогнозы для входящих данных от датчика.
Я обучил сеть и хочу провести некоторые тесты, наблюдая, как она работает в режиме реального времени ( Статистика тренировочного времени показывает, что в реальном времени более чем жизнеспособно).
Однако я не вижу способа сделать CNN с сохранением состояния (которая является функцией для RNN в Керасе). Я собирался использовать сеть на основе LSTM, но у меня были проблемы с ее обучением, и я не думал об этом. Я предположил, что, хотя в причинной CNN нет «состояния», его состояние можно определить с помощью активаций, созданных в прошлом, которые имеют отношение к текущему прогнозу.
Существует ли способ отправить только одно Образец за один раз и сделайте вывод, чтобы он рассматривал его как серию? Или мой единственный вариант объединить данные?