用Keras实现简单一维卷积 ,亲测可用一维卷积实例,及Kaggle竞赛代码解读

记得我们之前讲过1D卷积在自然语言处理中的应用:

一维卷积在语义理解中的应用,莫斯科物理技术学院(MIPT)开源聊天机器人DeepPavlov解析及代码

但是读者中对如何应用一维卷积呼声太高,David 9 有必要再用一篇幅来讲1D卷积实战。这次我们拿kaggle上叶子分类预测问题做例子,讲解1D卷积网络如何实现。

我的数据集来自:https://www.kaggle.com/alexanderlazarev/simple-keras-1d-cnn-features-split/data

如果懒得去原链接下载,可以直接戳下面链接:

   train.csv     test.csv   

train.csv 是训练集数据,test.csv 是验证数据集。 这个数据集是叶子leaf 品种的分类问题,有三个通道, 每个通道64个比特位,一个通道代表边界特征,一个通道代表形状特征,最后一个通道代表材质特征。(这些特征都是kaggle已经帮你提取了)。输出是叶子特征标签的预测。

下面废话少说,直接上代码及详细注释(亲测可用):

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