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基于Conv1D的光谱分类模型(一维序列分类)
By 苏剑林 | 2018-05-02 | 112760位读者 | 引用前段时间天池出了个天文数据挖掘竞赛——LAMOST光谱分类(将对应的光谱识别为4类中的一类),虽然没有奖金,但还是觉得挺有意思,所以就报名参加了。做了一段时间,成绩自我感觉还可以,然而最后我却忘记了(或者说根本就没留意到)初赛最后两天还有一步是提交新的测试集结果,然后就没有然后了,留下了一个未竟的模型,可谓“出师未捷身先死”,还是被自己弄死的~
后来跟其他参赛选手讨论了一下,发现其实我的这个模型还是不错的。当时我记得初赛第一名的成绩是0.83+,而我当时的成绩是0.82+,排名大概是第4、5左右,而且据说很多分数在0.8+的队伍都已经使用了融合模型,而我这0.82+的成绩仅仅是单模型的结果~在平时的群聊中发现也有不少朋友在做一维序列分类模型,而光谱分类本质上也就是一个一维的序列分类,所以分享一下模型,估计对相关朋友会有一定的参考价值。
模型
事实上也不是什么特别的模型,就是普通的一维卷积加残差,对于熟悉图像处理的朋友,这实在是再普通不过的结构了。
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