教程对比一维卷积与残差模块的故障诊断效果
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教程对比一维卷积与残差模块的故障诊断效果
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AI 综述
博客园博主“大雾的小屋”在滚动轴承故障诊断系列第6篇教程中，用1D-CNN与CNN+ResNet两个模型对比诊断效果。单层卷积结构（Input(1000,2)→Conv1D(64,3)→MaxPooling1D(16)→全局平均池化→Dense(32)→Dropout(0.5)→softmax(4)）实测准确率约83%，内圈故障召回率偏低。 教程称加入残差模块后准确率可提升至95%，并讲解一维卷积与残差模块的原理及这一提升机制。该95%为教程所述效果，报道未给出对应的实测细节。
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最新进展11月3日 17:21
手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断第 6 篇——一维卷积与残差模块如何把准确率从 83% 提到 95%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- 博客园手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断第 6 篇——一维卷积与残差模块如何把准确率从 83% 提到 95%
该教程用 1D-CNN 与 CNN+ResNet 两个模型对比滚动轴承故障诊断效果：单层卷积结构 Input(1000,2)→Conv1D(64,3)→MaxPooling1D(16)→全局平均池化→Dense(32)→Dropout(0.5)→softmax(4) 实测准确率约 83%，内圈故障召回率偏低。
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