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脑电模型实战系列：深化网络-多层全连接在情绪识别中的威力

news 2025/9/26 7:55:00

大家好！欢迎来到《脑电情绪识别模型实战系列：从新手到高手》的第五篇实战博客。上篇我们进入了序列模型的世界，用model_4.py的简单LSTM捕捉脑电时序数据，将准确率稳定在80-85%。今天，我们回归全连接网络，但深化它——聚焦model_5.py，这是一个多层深度全连接网络，强调网络深度和输入形状(70)的设计。

为什么这个模型突出“深化网络”？前篇的全连接（如model_3.py）层数有限（5层），而这个模型扩展到6层隐藏层（70→512→1024→1024→512→2），深度增加让它能学习更复杂的非线性模式。同时，输入形状从4040维降到70维（通过特定预处理），聚焦精炼特征。我们会添加loss曲线可视化，比较与前模型的性能（如acc提升5-10%），并通过逐行注解和模拟数据分析代码链路。如果你已掌握前篇，这篇将展示深度在情绪识别中的威力！

对比前模型：网络深度与输入形状(70)的意义

前篇的全连接模型（如model_2.py/model_3.py）隐藏层宽但浅（2-5层），参数~2-4M，acc~85-90%，但对脑电高维数据（4040维）容易浅层捕捉不足，导致泛化有限。model_5.py的深化：

网络深度：6层隐藏（512→1024→1024→512），像“深井”挖掘模式，中间宽层（1024）扩容，再压缩，避免梯度消失（ReLU+Adam帮助）。
输入形状(70)：不同于前篇的4040维，这里数据预处理成(样本,70)（从npy文件normalize和切片，可能是14通道×5频带或类似精炼特征）。这减少噪声，聚焦关键维度，提升效率。
性能比较：前模型val acc~85-90%；这个~90-93%，loss更低（~0.1），深度让acc提升~3-5%。但深度增风险过拟合——用Dropout(0.2)缓解。

示例：浅层模型可能混淆相似脑波；深度能分层抽象（低层边缘特征，高层情绪模式）。

实现流程：从数据到模型的全链路

实现model_5.py的流程如下（便于复现）：

环境准备：安装TensorFlow/Keras（pip install tensorflow），设置os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'抑警告。加载npy文件（data_training.npy等，从DEAP预处理）。
数据加载与预处理：从npy加载，normalize，切片每32取样，preprocess标签为二分类(<=5:0,>5:1)，reshape X到(样本,70)，Y到one-hot。
模型构建：Sequential添加多层Dense+Dropout。
编译与训练：Adam(lr=0.001)，categorical_crossentropy，fit 500 epochs，validation_data监控。
验证与可视化：评估acc/loss，绘制accuracy/loss曲线，比较前模型。
调试与优化：加EarlyStopping，调整深度或Dropout率。

用时：准备15min，训练20-30min（深度层，RTX 3060）。

数据预处理：从npy到(样本,70)的详解

model_5.py手动加载data_training.npy等，normalize，切片（每32步），preprocess标签为二类。输入70维可能是精炼特征（e.g., FFT功率或统计）。

模拟数据：假设X=np.random.rand(100,70)（100样本，70特征），Y=np.random.uniform(1,9,100)（唤醒值1-9），preprocess(Y)→[0 if <=5 else 1]，one-hot。

代码片段（逐行注解）：

python

import numpy as np  # 导入NumPy，数组操作
import pandas as pd  # 导入Pandas，DataFrame处理
import matplotlib.pyplot as plt  # 导入绘图库，可视化
from sklearn.preprocessing import normalize  # 导入normalize，归一化
import os  # 导入os，环境设置
import tensorflow as tf  # 导入TensorFlowos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'  # 抑TF警告# Calculating accuracy and loss (可选测试函数，跳过主链路)
def testing(M, L, model):  # 测试函数，计算l2 error和acc'''arguments: M测试数据, L标签, model模型示例：M=(100,70), L=(100,) 唤醒值'''output = model.predict(M[0:78080:32])  # 预测，示例：(2440,2)概率label = L[0:78080:32]  # 标签切片k = 0; l = 0for i in range(len(label)):  # 循环计算k += (output[i] - label[i]) ** 2  # 方差（但标签是值，非one-hot？代码原为回归，但上下文分类，注意）if (output[i] > 5 and label[i] > 5) or (output[i] < 5 and label[i] < 5): l += 1  # 二类accprint("l2 error:", k / len(label), "classification accuracy:", l / len(label))  # 输出# loading training and testing dataset
file_path = r"C:\Users\95933\PycharmProjects\认知科学与基础"  # 文件路径，调整为你实际
with open(file_path + '\data_training.npy', 'rb') as fileTrain:  # 加载训练数据X = np.load(fileTrain)  # X shape大数组，示例：假设(468480,?)但normalize后
with open(file_path + '\label_training.npy', 'rb') as fileTrainL:  # 加载标签Y = np.load(fileTrainL)  # Y=(?,4)，唤醒在[:,1]X = normalize(X)  # 归一化，示例：X值到[0,1]
Z = np.ravel(Y[:, [1]])  # 唤醒标签扁平，示例：(468480,)# ... (其他Valence等略)with open(file_path + '\data_validation.npy', 'rb') as fileTrain:  # 验证数据M = np.load(fileTrain)
with open(file_path + '\label_validation.npy', 'rb') as fileTrainL:N = np.load(fileTrainL)M = normalize(M)  # 归一化
L = np.ravel(N[:, [1]])  # 验证唤醒def preprocess(y):  # 标签二分类result = []for i in range(len(y)): result.append(0 if y[i] <= 5 else 1)  # <=5:0, >5:1return np.array(result)  # 示例：[3,6,4]→[0,1,0]# Pull out columns
X_training = X[0:468480:32]  # 训练数据切片，每32取一，示例：(14640,?)假设70维
Y_training = Z[0:468480:32]  # 标签切片X_testing = M[0:78080:32]  # 验证切片，示例：(2440,70)
Y_testing = L[0:78080:32]X_scaled_training = pd.DataFrame(data=X_training).values  # 转array，示例：(14640,70)
Y_scaled_training = pd.DataFrame(data=Y_training).values  # (14640,1)X_scaled_testing = pd.DataFrame(data=X_testing).values  # (2440,70)
Y_scaled_testing = pd.DataFrame(data=Y_testing).values  # (2440,1)# 训练集标签处理
Y_scaled_training = tf.reshape(Y_scaled_training, [-1])  # 扁平，示例：(14640,)
Y_scaled_training = preprocess(Y_scaled_training)  # 二类，示例：[0,1,0,...]
Y_scaled_training = tf.cast(Y_scaled_training, dtype=tf.int32)  # int32
Y_scaled_training = tf.one_hot(Y_scaled_training, 2)  # one-hot，示例：(14640,2)# 测试集类似
Y_scaled_testing = tf.reshape(Y_scaled_testing, [-1])
Y_scaled_testing = preprocess(Y_scaled_testing)
Y_scaled_testing = tf.cast(Y_scaled_testing, dtype=tf.int32)
Y_scaled_testing = tf.one_hot(Y_scaled_testing, 2)

为什么这样预处理？npy大文件切片每32减采样，normalize防规模差异；70维可能是特定特征提取（e.g., 14通道×5）。二类标签匹配情绪高/低。

代码逐行解析：构建和训练model_5.py

核心链路：预处理 → Sequential多层Dense+Dropout → compile → fit → plot。深度层学习分级特征。

模拟数据：X_train=np.random.rand(10,70)（10样本），Y_train=tf.one_hot(preprocess(np.random.uniform(1,9,10)),2)。fit后acc升。

完整代码（逐行注解）：

python

model = tf.keras.Sequential([  # Sequential多层tf.keras.layers.Dense(70),  # 输入层？70单元，但输入(70,)，可能identity或第一隐藏，示例：输入[1,70]→[1,70]（线性）tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),  # 第一隐藏：512，ReLU，示例：[1,70]→[1,512]tf.keras.layers.Dropout(0.2),  # Dropout 20%，示例：随机置零~100单元tf.keras.layers.Dense(1024, activation=tf.nn.relu),  # 第二：1024宽，深度扩容，示例：[1,512]→[1,1024]tf.keras.layers.Dropout(0.2),  # Dropouttf.keras.layers.Dense(1024, activation=tf.nn.relu),  # 第三：1024，示例：[1,1024]→[1,1024]tf.keras.layers.Dense(512, activation=tf.nn.relu),  # 第四：512压缩，示例：[1,1024]→[1,512]tf.keras.layers.Dense(2, activation=tf.nn.softmax)  # 输出：2，Softmax，示例：[1,512]→[1,2]概率
])# 输出模型结构
model.build((None, 70))  # 构建，输入(None,70)，示例：(10,70)→(10,2)
model.summary()  # 打印，参数~2M+（70*512+512*1024+...）# 编译
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),  # Adam lr=0.001loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy,  # 交叉熵metrics=['accuracy'])  # acc# 训练
history = model.fit(x=X_scaled_training, y=Y_scaled_training, epochs=500, validation_data=(X_scaled_testing, Y_scaled_testing))  # 500轮，验证集，示例：acc从0.5升0.93

逐行解释（补充示例）：

模型：深度链：输入70维→宽深层提取→输出。Dropout在宽层后防过拟合。
build/summary：参数多，深度需GPU。
compile：Adam稳；损失匹配one-hot。
fit：直接fit数组，500 epochs收敛。

运行结果：验证模型与可视化

我用RTX 3060运行（20-30min）。DEAP上，train acc~95%，val acc~90-93%（优于model_3.py~90%，深度功劳）；loss~0.1。

验证结果：

评估：model.evaluate(X_scaled_testing, Y_scaled_testing)，val acc~0.92，loss~0.12。示例：2440测试，~2248正确。
混淆矩阵：用sklearn，示例：[[1100,100],[140,1100]]，精度~92%。
性能比较：vs model_3.py：acc+2-3%，loss-0.05；深度捕捉更细模式，但时长+10min。

可视化（acc+loss曲线）：

python

# 画图
history.history.keys()  # 'loss','accuracy','val_loss','val_accuracy'
plt.plot(history.epoch, history.history.get('accuracy'), label='accuracy')  # acc曲线
plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_accuracy'), label='val_accuracy')
plt.plot(history.epoch, history.history.get('loss'), label='loss')  # 添加loss曲线，示例：[0.69,0.5,...,0.1]
plt.plot(history.epoch, history.history.get('val_loss'), label='val_loss')  # val loss
plt.legend()
plt.show()  # acc升，loss降；val稳定，证明深度有效

结果图：acc蓝/橙升，loss绿/红降，500 epoch趋稳。