如何为 CNN 标记时间序列数据答案

【问题标题】：How to label time series data for CNN如何为 CNN 标记时间序列数据
【发布时间】：2021-09-10 10:46:35
【问题描述】：

我想使用 CNN（给定模型）对时间序列数据进行分类。我的输入信号数据以 shape = (nr. channels x samples x nr. trial) 的形式给出，其中：

时间序列/信号数据是基于主题的，对于每个主题，我记录了许多信号。标签也是基于主题而不是基于信号的（因此这不是事件分类问题，而是更多的全局主题分类问题），这意味着对于每个主题的录音，我将拥有相同的标签。示例：

SUBJECT 1 -> 12 个记录的信号，每个大约 2 分钟 -> 分成 3 秒的窗口 -> 所有这些都将具有相同的标签

所以我有一个 Excel 表格，其中每个科目都有一个相关的班级。我已经提取了这些标签，并尝试将它们塑造为（1 x samples x nr. trial）。

我使用的模型需要 NHWC（试验、通道、样本、内核）格式，因此我将训练数据重新调整为：

X train shape = (2642, 14, 384, 1)
y train shape = (2642, 1, 384, 1)

但我得到了一个

ValueError: Data cardinality is ambiguous:
   x sizes: 14
   y sizes: 1
Make sure all arrays contain the same number of samples."

我需要如何调整我的标签数据？将其重塑为 (2642, 14, 384, 1) 使其与训练数据的形状相同？还是？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

最终通过尝试不同的方法来解决它。标签、y_train、数组的形状必须为

(trials, 1)

在我的例子中，试验是通过窗口化信号生成的窗口数

【讨论】：