CNN for sequence models

CNN for sequence models

- cnn 공간적인 특징을 잘 잡아냄

- 시간도 공간적인 특성을 가지고 있어서 cnn을 적용함

- convolution 필터를 통해 시계열적인 특성에서 이상한 점들을 발견가능

  > 필터사이즈가 3인 1d convolution인 경우 아래와 같은 그림을 얻을 수 있음

  > 이 부분은 시계열 이상탐지에 적용할 수 있을 것으로 보임

- reshape를 통해 (?*10*필터수(1)) → 왜 1이냐면 1d convolution이기 때문

  > maxpooling 안에 1d convolution을 넣은 것이지!

- 1d convolution을 구성하는 단계

- CNN에서 dropout은 사용하지말아라, 할거면 fc layer에서 적용하는 정도?

- RNN에서 dropout을 쓰려면 dropout wrapper가 있음

- 케라스 모델은 sequential을 사용해 층을 순서대로 쌓으며 만들수 있는….쉬움?