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2024年1月15日发(作者：系统架构设计师什么时候考)

keras 多尺度代码

下面是一个使用Keras框架实现一维多分支多尺度卷积神经网络的代码示例：

```python

from import Model

from import Input, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

# 定义输入形状

input_shape = (100, 1) # 假设输入序列长度为100，通道数为1

# 定义输入层

input_layer = Input(shape=input_shape)

# 第一个分支

branch1 = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(input_layer)

branch1 = MaxPooling1D(pool_size=2)(branch1)

branch1 = Flatten()(branch1)

# 第二个分支

branch2 = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(input_layer)

branch2 = MaxPooling1D(pool_size=2)(branch2)

branch2 = Flatten()(branch2)

# 第三个分支

branch3 = Conv1D(filters=128, kernel_size=7, activation='relu')(input_layer)

branch3 = MaxPooling1D(pool_size=2)(branch3)

branch3 = Flatten()(branch3)

# 将所有分支连接起来

merged = concatenate((branch1, branch2, branch3))

# 全连接层

dense_layer = Dense(units=64, activation='relu')(merged)

# 输出层

output_layer = Dense(units=10, activation='softmax')(dense_layer)

# 创建模型

model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

# 编译模型

e(optimizer='adam',

metrics=('accuracy'))

# 打印模型结构

y()

```

在这个示例中，我们创建了一个包含三个分支的卷积神经网络。每个分支使用不同的卷积核大小进行卷积操作，然后使用MaxPooling1D

loss='categorical_crossentropy',


本文标签： 卷积 分支 输入 模型 神经网络

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