Пожалуйста, помогите с одномерной сверточной нейронной сетью с двумя каналами в Tensorflow.

Вопрос или проблема

datalist_train.shape
TensorShape([599, 501, 2]) #599 обучающих наборов данных из 501 точки времени (строки) и широты/долготы (столбцы)
params_train.shape
TensorShape([599, 2]) #599 обучающих наборов данных mu и sigma (признаки)

model=models.Sequential

model.add(layers.Conv1D(32,3, activation='relu', input_shape=(501, 2)))
model.add(layers.MaxPooling1D())
model.add(layers.Conv1D(32, 3, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling1D())
model.add(layers.Conv1D(32, 3, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1)) #!Не знаю, что делать с этим

model.compile(optimizer="adam", loss="mse")
model.fit(params_train, datalist_train, epochs=10)

TypeError Traceback (most recent call last)
Cell In[14], line 3
1 model=models.Sequential
----> 3 model.add(layers.Conv1D(32,3, activation='relu', input_shape=(501, 2)))
4 model.add(layers.MaxPooling1D())
5 model.add(layers.Conv1D(32, 3, activation='relu'))
TypeError: Sequential.add() missing 1 required positional argument: 'layer'

Ответ или решение

Конволюционные нейронные сети (ConvNet или CNN) представляют собой специализированный класс нейронных сетей, которые демонстрируют превосходную производительность при обработке данных, имеющих сетчатую топологию, такой как изображения и временные ряды. Ваша задача — построить 1D CNN для установления связи между параметрами движения и координатами по широте и долготе. Давайте разберем вашу проблему и рассмотрим, как можно оптимально подойти к этой задаче с использованием библиотеки TensorFlow.

Теоретическая часть (Theory)

CNN в 1-мерном формате являются эффективным инструментом для извлечения признаков из последовательных данных. В вашем случае данные состоят из временных рядов широт и долгот двух каналов. Важной концепцией здесь является использование свертки (convolution) для автоматического выявления паттернов в последовательных данных. Слой Dense, который используется в конце модели CNN, является полносвязанным слоем, часто применяемым для окончательного вывода результатов. В случае регрессии, результат будет числовым, и не будет использовать активацию Softmax, как это делается в задачах классификации.

Пример (Example)

Рассмотрим код и выявим ошибки:

model = models.Sequential()  # Создаем экземпляр Sequential, а не вызываем класс

model.add(layers.Conv1D(32, 3, activation='relu', input_shape=(501, 2)))
model.add(layers.MaxPooling1D())
model.add(layers.Conv1D(32, 3, activation='relu'))
model.add(layers.MaxPooling1D())
model.add(layers.Conv1D(32, 3, activation='relu'))
model.add(layers.Flatten())  # Добавляем Flatten перед слоем Dense
model.add(layers.Dense(2))  # Поскольку нужно предсказать два параметра (mu и sigma)

model.compile(optimizer="adam", loss="mse")

Применение (Application)

1. Создание архитектуры сети: Начнем с исправления ошибки в коде, связанной с созданием экземпляра модели. Вместо models.Sequential должно быть models.Sequential() для создания объекта модели. После этого мы добавим слои свертки (Conv1D) для выявления пространственно-временных паттернов в данных.

2. Обработка выходных данных: После слоев свертки и L2-нормализации (MaxPooling) мы используем Flatten, чтобы преобразовать выходные данные из многомерного массива в одномерный вектор. Это необходимо, чтобы передать данные на вход слою Dense.

3. Выбор функции потерь и оптимизатора: Для задачи регрессии, которая предусматривает предсказание непрерывных значений (mu и sigma), применяется среднеквадратическая ошибка (MSE) как функция потерь. Выбор оптимизатора "adam" уже является правильным решением, поскольку он обеспечивает быстрое и стабильное обучение.

4. Подготовка данных: В вашем описании структуры данных имеется недоговоренность: параметры выступают как входные данные, а координаты данных — как целевые. Обычно модель строится для предсказания параметров по данным (входом будет временной ряд, а выходом — параметры).

   Для model.fit(x, y), где x — входные данные, а y — целевые значения, вы можете использовать:

   • x = datalist_train.reshape(599, 501, 2), где вы храните временны́е ряды координат.
   • y = params_train, поскольку это целевые переменные для регрессии.

5. Тренировка модели: После исправления входных и выходных данных, вы можете выполнить обучение:

model.fit(datalist_train, params_train, epochs=10, validation_split=0.2)

Этот подход позволит модели обучиться на 80% данных, оставляя 20% для валидации, что важно для контроля переобучения. Важно также контролировать метрики на валидационных данных, чтобы предотвратить избыточную подгонку модели.

Заключение

Исправление кода и понимание структуры данных — ключевые шаги в решении вашей задачи. Ваша модель теперь будет способна идентифицировать паттерны в данных временных рядов широт и долгот, с целью предсказания вероятностных параметров mu и sigma. Сверточные нейронные сети, будучи невероятными инструментами обработки данных, способны проводить качественную фильтрацию и дедукцию из них. Применив правильный подход к предварительной обработке и архитектуре модели, вы сможете достичь успешного обучения и тестирования модели на ваших движущихся данных.