InceptionTime 与小波的比较——用于时间序列分类
机器学习
2024-03-28 v1
摘要
我们使用神经网络对次声波数据进行分类。我们比较了两种不同的方法。一种是基于时间序列数据的直接分类，使用 InceptionTime 网络的自定义实现。对于另一种方法，我们生成了信号小波变换的二维图像，随后使用 ResNet 实现对其进行分类。选择适当的超参数设置后，两种方法均达到了 90% 以上的分类准确率，其中直接方法达到了 95.2%。
引用
@article{arxiv.2403.18687,
title = {InceptionTime vs. Wavelet -- A comparison for time series classification},
author = {Daniel Klenkert and Daniel Schaeffer and Julian Stauch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.18687},
year = {2024}
}
备注
4 pages, 1 figure