[問題] 使用多種feature的方法

[shhs1000246 ((′‧ω‧‵))]

作業系統:(ex:mac,win10,win8,win7,linux,etc...)
win10 ubuntu
問題類別:(ex：ML,SVM,RL,DL,RNN,CNN,NLP,BD,Vis,etc...)
ML
使用工具:(ex:python,Java,C++,tensorflow,keras,MATLAB,etc...)
python
問題內容:
我是機器學習的新手
在觀念上有些不懂想請教一下

最近做的研究是使用波形預測某個數值
raw data是未處理過的波形
後來發現未處理過的波形好像有隱含某些資訊

我是用CNN model
如果要同時使用兩個波形來做訓練該如何設計模型呢?
我之前將兩個cnn結果concat起來接FC
效果比單用處理過的波還要來的差
要爬文也不知道用什麼關鍵字

希望有相關經驗可以分享一下
謝謝

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推 karco: 所以兩個波形是指raw data跟處理過的raw data嗎
→ shhs1000246: 對
推 abc53: wavenet autoregressive model
→ supermmi: 你在input時，把二個波的值串起來變成一筆資料就行了就
→ supermmi: 行了
→ sxy67230: 不太知道你想要的數值是什麼樣的東西，想要比較兩個波
→ sxy67230: 嗎？還是要從未處理的信號轉換成處理過的信號？還是要預
→ sxy67230: 測接下來的波形？不同想預測的東西有不同的方法
→ shhs1000246: 不是預測波形 只是想利用波形去預測label
→ shhs1000246: 4f的做法我有試過 結果比使用單一個波的結果差
→ sxy67230: 預測label可以考慮用GMM HMM或CTC模型，這個在語音上已
→ sxy67230: 經很成熟的技術，對應波形標註理論上應該也可以取得不
→ sxy67230: 錯的成績。
推 sxy67230: 但是我不太懂你需要處理過跟未處理的資料要去做合併具
→ sxy67230: 體的理由是什麼？因為會變差很有可能是你未處理的信號
→ sxy67230: 雜訊過多，自然你的效果提升就會有限。
→ shhs1000246: 有此一說是未處理的data中含有某些有用的資訊 因為拿
→ shhs1000246: 去做某些預測是有用的 只是在深度學習上不知道有沒有
→ shhs1000246: 用 所以才想加進去
→ sxy67230: 我覺得可以考慮看看兩波形相減，噪聲比較多的可以試著去
→ sxy67230: 做衰減，在用這兩個噪聲做input。如果裡面真的有蘊含資
→ sxy67230: 訊理論上應該會有某種程度有效才對
推 sxy67230: 是我的話，會考慮這種作法。感覺排除是程式有問題的狀況
→ sxy67230: 外，想到就是特徵選取的問題。
推 goldflower: 你的"用cnn"這句話其實沒啥訊息
推 goldflower: 另外如果有偶發的奇怪的突波之類的你拿來做regressio
→ goldflower: n其實蠻容易被影響的 做好注意一下這塊
→ goldflower: *最好