STM32CubeIDE开发之人工智能开发经验分享（二）

2万 · 2024-10-24 21:12

在训练HAR模型之前，是如何进行数据预处理的？是否采用了特定的滤波或归一化技术来提高模型的准确性？

只看该作者 · 2024-10-24 21:43

如何决定输入层、隐藏层和输出层的节点数的？是否有特定的准则或经验法则？

只看该作者 · 2024-10-25 09:01

通过分析训练神经网络模型时的参数设置问题来解决实际应用中的差异，这种方法具有很强的实用性。

只看该作者 · 2024-10-25 09:17

输出应该是分类问题的类别数。如果只有Jogging和Walking两种状态，输出层应该只有2个神经元，通常使用one-hot编码表示。

只看该作者 · 2024-10-25 09:36

在设计神经网络模型时，模型的输入层节点数和输出层节点数必须与输入输出数据的维度相匹配。

只看该作者 · 2024-10-25 09:53

重新回顾 HAR 训练项目的思路清晰，为解决实际开发中的问题提供了很好的方法。

2万 · 2024-10-25 10:38

对 STM32CubeIDE 开发中的人工智能经验分享非常有价值，特别是对神经网络模型输入输出数据数量不符问题的分析很深入。

1万 · 2024-10-25 10:54

cube.AI工具在生成C语言神经网络模型API时，配置输入输出数据的维度是非常关键的一步。

只看该作者 · 2024-10-25 12:47

如果需要调整输入数据为更多的传感器数据或者不同类型的数据，需要对神经网络模型进行哪些方面的调整？

只看该作者 · 2024-10-25 14:16

数据预处理步骤的正确性对于训练神经网络模型至关重要。