一维卷积识别光谱峰强度进行三分类，训练集准确率上升，验证集不上升
结果如图
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- ty94666 2022-04-14 08:06关注
过拟合，model过分符合train的数据，没看过的数据就不行了。
考虑你说的三分类，感觉是模型复杂度不够，这个project可能更加复杂
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- 2022-04-12 11:56回答 1 已采纳 过拟合，model过分符合train的数据，没看过的数据就不行了。 考虑你说的三分类，感觉是模型复杂度不够，这个project可能更加复杂
- 回答 1 已采纳 target是标签（参考答案），output是输出（你的答案） 两者zip连接以后循环 if equal（相等） list添加一个1 否则添加一个0 正确率 = 列表中所有1的个数 /. 列
- 2021-11-04 13:38回答 1 已采纳 你这样做效果不好，因为二维卷积默有两个点： 特征之前具有局部相关性特征之间有序性 对号入座，自己评估一下你的特征
- 2020-11-18 21:38长安海的博客 基于卷积神经网络的高光谱分类 一、研究现状 只考虑到高光谱图像的光谱特征，即：1、提取特征(小波变换、Gabor纹理分析、形态学剖面) 2、利用分类方法分类(支持向量机、决策树、随机森林、神经...
- 2023-03-04 17:42回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 1、在卷积神经网络中，训练集中的样本经过卷积、池化、激活等操作提取特征后，会进入全连接层。在全连接层中，输入的特征向量x被乘以权重矩阵w1和w2，并加上偏置b，得到输出向
- 2023-03-27 20:54回答 7 已采纳 你好，能将数据集发我吗
- 2022-02-14 19:13回答 1 已采纳 朋友，一维卷积核跟二维的一样理解喔：比如卷积核 [1 2 -1]，是将核的中间元素对齐，其实跟二维的对齐方式是一样的，二维的时候需要将行、列分别对齐，而一维的仅仅将行或者列对齐就好啦，对齐方式与二维一
- 2023-03-16 22:13视觉那些事的博客 遥感图像的传 统的分类方法有监督分类、非监督分类、半监督分类 等,常用的分类方法有神经网络分类、支持向量机分 类、随机森林分类、决策树分类等。分析得出,支持 向量机等属于浅层结构模型,这些浅层结构模型 的共同...
- 2022-01-13 15:01回答 1 已采纳 可以啊，冻结之后只是不更新参数和计算梯度，优化器在step的时候遇到不计算梯度的话自动就不更新参数了，但是反向传播还是正常进行的。
- 2020-03-10 11:08回答 2 已采纳 训练集和测试集可以相同这个问题就好比如果你是一个老师，你出考卷的时候，可以和你上课讲的题目一样么。 乘以0.8就是80%训练20%测试
- 2020-05-29 20:31回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xueweuchen/article/details/44216925
- 2021-01-05 17:16雷恩Layne的博客 以下简称HSI）分类广泛应用于遥感图像的分析，随着深度学习和神经网络的兴起，越来越多的人使用二维CNN对HSI进行分类，而HSI分类性能却高度依赖于空间和光谱信息，但由于计算复杂度增加，很少有人将三维CNN应用于HSI...
- 2022-03-19 16:13
一维卷积神经网络训练时遇到报错：Vexpected conv1d_input to have 3 dimensions, but got array with shape (20430, 2048)
python
有问必答
深度学习
回答 2 已采纳 39行input_shape = (2048, 1)是说单个个样本shape，因此模型的输入数据shape应为(n, 2048, 1)，可将52行改为 model.fit(x[train].resha - 2022-06-23 11:21槐安的博客 利用MATLAB做一维CNN分类 遇到的问题及解决方法总结
- 2022-08-11 16:41川川子溢的博客 高光谱的数据集分类深度学习实战及代码理解，基于最简单的2D卷积来对整个高光谱深度学习特征分类进行讲述，模型可以进行相应的替换
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