大佬们，有一个问题困扰自己挺长时间了，本人目前在做时间序列预测方面的研究，偶然间接触到残差网络，感觉很好，但是看了论文，基本上都是将时间序列转化为图片数据，然后再预测，这里想问问残差网络是否能不转化为图片数据进行预测，跪求答案！
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- 2022-12-16 17:05回答 1 已采纳 如下是详细解答，望采纳在 PyTorch 中，可以使用如下方式修改 ResNet50 模型的最后一层： 首先，导入所需的库： import torch import torchvision.model
- 2022-03-21 08:30回答 1 已采纳 提示不是说了吗，需要切换函数的API，你用的函数是旧版本的，需要切换到新版本去，报错提示里面也跟你说了要切换哪些什么函数了
- 2022-12-26 20:44回答 2 已采纳 ResNet18的基本含义是，网络的基本架构是ResNet，网络的深度是18层，里面的10和3应该是按情况设定的输入和输出维度详细可参考
- 2022-11-06 03:27vm-1215的博客 本文详细介绍了目前时间序列转二维图像的方法及其应用现状；同时以交通异常检测场景为例，对各个方法做了案例分析。各项研究结果表明，将时间序列数据转化为二维图像，利用成熟的计算机视觉技术进行特征提取和识别，...
- 2019-01-02 15:55回答 1 已采纳 直接写在卷积层的参数里 https://keras.io/zh/regularizers/
- 2022-08-22 13:01回答 3 已采纳 请看👉 ：残差网络（ResNet）训练（CIFAR10）
- 2022-04-19 16:30
imageai + resnet50为何报type object got multiple values for keyword argument 'training'
python
目标检测
计算机视觉
回答 1 已采纳 更换resnet50_coco_best_v2.0.1已解决 - 2022-05-23 17:17这适用于传感器数据(如陀螺仪或加速度计数据)的时间序列分析。它还适用于分析固定长度周期内的任何类型的信号数据(如音频信号)。另一个应用程序是NLP(尽管在这里LSTM网络更有前途，因为单词的接近程度可能并不总是一...
- 2022-11-03 19:01回答 1 已采纳 这里少了一个斜杠
- 2022-10-11 21:29回答 1 已采纳 B站上有个人讲的不错，你可以去搜一下 小土堆
- 2022-08-30 14:18回答 1 已采纳 不一定。RepVGG中所说，采用多分支结构比单分支结构精度高一些，那是在重构后参数相同的条件下才有效。backbone级别的并行分支肯定不会增加精度，同样的数据下，参数更多了。你可以考虑使用更大的ba
- 2023-07-27 22:08說詤榢的博客 时间序列分析在天气预报、异常检测、行为识别等广泛应用中具有重要意义。...为了解决一维时间序列在表示能力上的局限性，我们将一维时间序列转化为一组基于多个周期的二维张量，从而将时间变化的分析扩展到二维空间。
- 2022-07-22 12:31回答 3 已采纳 跑得慢是因为没有使用cuda加速
- 2022-11-13 10:18allein_STR的博客 整理了ICML 2022关于时间序列相关的论文，围绕时间序列预测、分类、异常检测、表示学习以及在医疗、生物、交通、音乐、金融等方向的应用。
- 2023-11-08 15:51Snu77的博客 本篇博客为大家讲解的是通过组堆叠CNN、GRU、LSTM个数，建立多元预测和单元预测的时间序列预测模型，其效果要比单用GRU、LSTM效果好的多，其结合了CNN的特征提取功能、GRU和LSTM用于处理数据中的时间依赖关系的功能...
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