Keras模型只给出了一个类

Question

背景

我使用Python和Keras来实现 [1] 的模型。

该模型的结构如本文图3所示：

• [1] 郑，Y。：使用多通道深度卷积神经网络的时间序列分类，2014

问题

训练有素的模型只能预测4个班级中的1个班级。例如，[3,3,3，...，3]（=全3）

我的代码位于Github

• 运行 main_q02.py

• 模型在 mcdcnn_3.py

中定义

• 实用程序功能在 utils.py 和 PAMAP2Utils.py

中定义

数据集Download

代码只需要两个文件：

• PAMAP2_Dataset /协议/ subject101.dat
• PAMAP2_Dataset /协议/ subject102.dat

关于数据集

1. 数据集类 NOT 平衡。

   • class：0,1,2,3
   • 样本数（％）：28.76％，36.18％，18.42％，16.64％
   • 注意：计算所有7个科目

2. 一个人占主导地位吗？ 0和1类占所有样本的65％左右。

   • 0级：28.76％
   • 1级：36.18％

其他细节

操作系统： Ubuntu 14.04 LTS

python包的版本：

• Theano（0.8.2）
• Keras（1.1.0）
• numpy（1.13.0）
• pandas（0.20.2）

模型的细节（来自论文）：

• “将多变量时间序列分离为单变量时间序列，并分别对每个单变量序列进行特征学习。”的 [1]
• “在所有激活层中采用sigmoid功能” [1]
• “利用平均合并而不重叠” [1]
• 使用随机梯度下降（SGD）进行学习
• 参数：动量= 0.9，衰减= 0.0005，学习率= 0.01