eegnet代码

eegnet代码
EEGNet是一个用于脑电信号分类的深度学习架构，该架构具有出色的性能和低计算量的特点。

它使用了1D卷积神经网络(CNNs)，以利用来自时间序列数据的局部结构特征，并通过降低参数的数量来实现更快的训练和更高的准确性。

EEGNet代码包含三个主要文件：eegnet.py，
cnn_utils.py和data_utils.py。

eegnet.py包含EEGNet类，该类定义了EEGNet架构，其中包括一个1D CNN，批归一化层和全连接层。

cnn_utils.py包括一些辅助函数，用于在构建网络模型时使用，例如weight_variable()、bias_variable()和conv1d()。

data_utils.py包括一些函数，用于加载脑电信号数据集，并将其转换为与EEGNet架构兼容的格式。