Можно ли преобразовать двухмерную сверточную нейронную сеть в одномерную сверточную нейронную сеть?

Question

• 1000 затем он изменяет форму перед вводом модели.

data = np.zeros( (100, 21 * 1000), dtype=np.float32 )
#reshape
x_data = tf.reshape( data, [-1, 1, 1000, 21] )

Однако я использовал тот же набор данных, используя одномерные сверточные слои, изменив модель и входной массив без изменения формы, поскольку он 1D data = np.zeros( (100, 1000,21), dtype=np.float32 )

наконец, сверточная одномерная модель показала хорошие результаты с действием 96%. а 2d CNN - 93%. Может кто-нибудь объяснить мне, что там на самом деле происходит, чтобы повысить точность?

Answer 1

Может ли кто-нибудь объяснить мне, что на самом деле происходит, чтобы повысить точность?

Это сложно сказать и зависит от ваших спецификаций c набора данных, сети, гиперпараметров и т. Д. c . Как правило, в conv2D-слое фильтр сдвигает по горизонтали и по вертикали. На уровне conv1D фильтр смещает только по вертикали в процессе свертки.

Итак, какой из них лучший? Это зависит от вашей проблемы. Для временных рядов conv1D может быть лучше, а для изображений - conv2D.