时域卷积网络（TCN）案例模型
资源描述
本仓库提供了一个使用时域卷积网络（TCN）模型实现 MNIST 数据集分类的案例模型。该模型通过两种不同的方法处理最后一层一维空洞卷积的输出，分别接Flatten层和Lambda层，展示了TCN模型在序列数据处理中的灵活性和多样性。
模型实现
- Flatten层方法：
- 最后一层一维空洞卷积的输出直接通过Flatten层进行展平，然后连接到全连接层进行分类。
- 这种方法适用于将序列数据转换为非序列数据进行分类。
- Lambda层方法：
- 最后一层一维空洞卷积的输出通过Lambda层进行自定义处理，例如对序列进行求和或取最大值等操作，然后连接到全连接层进行分类。
- 这种方法适用于需要对序列数据进行特定处理后再进行分类的场景。
使用说明
- 环境要求：
- Python 3.x
- TensorFlow 2.x
- Keras
- 运行步骤：
- 克隆本仓库到本地。
- 安装所需的依赖库。
- 运行模型训练脚本，观察模型在MNIST数据集上的表现。
- 模型评估：
- 训练完成后，可以通过评估脚本对模型进行评估，查看其在测试集上的准确率。
贡献
欢迎对本仓库进行改进和扩展，包括但不限于：
- 优化模型结构
- 增加更多的数据集支持
- 提供更多的模型实现方法
请提交Pull Request，我们会尽快审核并合并。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。