你的电池再充几次电就报废？机器学习帮你预测电池寿命( 三 )
构建模型
虽然数据详细清晰，但是数组和标量数据显然不能简单塞进一个模型里。
研究者利用Keras functional API作为构建模型的工具，对数组数据和标量数据分开导入。
对于数组数据，他们将其与窗口的特征数据，例如窗口大小，长度，特征值数量相结合，形成三维矩阵。
之后在保证窗口的连续性基础上，利用Maxpooling处理，将矩阵分为三个Conv2D函数图层。
通过这个方式便可以提取出有相关性的信息，之后再把上述数据降维成一维数组。在数据都享有同一个变化范围，并且高度相关的前提下。
Conv2D扮演的角色，就像图片中代表颜色通道的数字一样，代表着数据的特征。
标量数据的导入流程也与之类似，不过只需要从二维降到一维就可以了。
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