我目前正在使用一维卷积神经网络对Keras中的多元时间序列进行分类。特别是，每个实例都由9个等长的时间序列（每个300点）表示。
正如我在文献中阅读的那样，在图像上使用2D卷积时，可能会提示网络在哪里以进行分类：例如，您可以使用所谓的Class激活图，例如：
https://rajpurkar.github.io/mlx/visualizing-cnns/class_activation_maps.png
在给定的多元时间序列中，是否可以使用类似的方法来可视化最“有意义的”切片？
这是我当前的网络架构：
Input shape: 300 9
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Layer (type) Output Shape Param #
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conv1d_1 (Conv1D) (None, 292, 128) 10496
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batch_normalization_1 (Batch (None, 292, 128) 512
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activation_1 (Activation) (None, 292, 128) 0
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max_pooling1d_1 (MaxPooling1 (None, 58, 128) 0
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conv1d_2 (Conv1D) (None, 50, 128) 147584
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batch_normalization_2 (Batch (None, 50, 128) 512
_________________________________________________________________
activation_2 (Activation) (None, 50, 128) 0
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max_pooling1d_2 (MaxPooling1 (None, 10, 128) 0
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flatten_1 (Flatten) (None, 1280) 0
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dense_1 (Dense) (None, 300) 384300
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Total params: 543,404
Trainable params: 542,892
Non-trainable params: 512
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就目前而言，我已经成功地看到了网络中的激活功能。例如，下面的代码段在给定输入实例的情况下，在第一个激活层中打印了第一个激活函数的结果（128上的第一个）：
from keras import models
layer_outputs = [layer.output for layer in model.layers[:2]]
activation_model = models.Model(inputs=model.input, outputs=layer_outputs)
activations = activation_model.predict(X_train_windows[0:1])
first_layer_activation = activations[0]
print(first_layer_activation.shape)
plt.plot(first_layer_activation[0, :, 0])
结果是以下时间序列，长度为292：
https://i.ibb.co/TqK6g9D/Schermata-2019-01-15-alle-10-24-39-2.png
但是，我发现很难直观地解释图形。
如何给这样的时间序列赋予含义？ 有没有办法像在CAM中那样突出显示输入？
谢谢！
答案 0 :(得分：1)
您可以使用Keras-Vis Library
之类的东西基本上，您尝试找到最大化某个类的输入，这会产生一些一维序列（在您的情况下，是300个9个元素的向量的序列）。
然后可以分别绘制9个通道中的每个通道，也可以在另一个通道上绘制，以了解此事物的外观。然后，您需要具有领域知识，以尝试理解这意味着什么（如果有任何含义）。 如果您想了解某个类的输入是什么样子，这很有用。
您可以对激活图（显着图）进行相同的操作（可以使用链接的相同库进行计算）。 如果您想了解信息在空间中的位置，这很有用。
现在，在不知道数据的性质，域或上下文的情况下，很难说更多...
修改：
好，我现在了解您的问题。将这个问题视为Multiple Instance Learning
可能也是值得的您还可以尝试将 LSTM 与注意机制一起使用。
