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MachineLearning_Project:通过操纵神经网络的各种参数开发的用于人类活动识别的CNN架构。 培训和测试在公共数据集MHEALTH上进行,用于将人类活动分为与各种活动相对应的12类。 通过由2个卷积,2个最大池和2个线性层组成的体系结构,我们实现了96%的精度和90.52%的F1得分,优于在同一数据集上训练的几个最新模型-源码
MachineLearning_Project:通过操纵神经网络的各种参数开发的用于人类活动识别的CNN架构。 培训和测试在公共数据集MHEALTH上进行,用于将人类活动分为与各种活动相对应的12类。 通过由2个卷积,2个最大池和2个线性层组成的体系结构,我们实现了96%的精度和90.52%的F1得分,优于在同一数据集上训练的几个最新模型-源码
上传者:
42143806
|
上传时间: 2022-03-05 19:23:14
|
文件大小: 98KB
|
文件类型: -
JupyterNotebook
MachineLearning_Project 通过操纵神经网络的各种参数,已经开发出用于人类活动识别的CNN体系结构。 培训和测试在公共数据集MHEALTH上进行,用于将人类活动分为与各种活动相对应的12类。 通过由2个卷积,2个最大池和2个线性层组成的体系结构,我们实现了96%的精度和90.52%的F1得分,优于在同一数据集上训练的几个最新模型。
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