EEGdenoiseNet 项目启动与配置教程

EEGdenoiseNet 项目启动与配置教程

EEGdenoiseNet EEGdenoiseNet, a benchmark dataset, that is suited for training and testing deep learning-based EEG denoising models, as well as for comparing the performance across different models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ee/EEGdenoiseNet

1. 项目目录结构及介绍

EEGdenoiseNet/
├── data/                         # 存放数据集
│   ├── train/                    # 训练数据
│   └── test/                     # 测试数据
├── models/                       # 模型定义
│   ├── EEGdenoiseNet.py          # EEGdenoiseNet 模型主文件
├── notebooks/                    # Jupyter 笔记本
│   └── experiments/              # 实验笔记本
├── scripts/                      # 脚本文件
│   ├── train.py                  # 训练脚本
│   ├── test.py                   # 测试脚本
│   └── visualize.py              # 可视化脚本
├── utils/                        # 工具库
│   ├── dataset.py                # 数据集处理工具
│   ├── metrics.py                # 评估指标工具
│   └── visualize.py              # 可视化工具
├── config/                       # 配置文件
│   └── default.py                # 默认配置文件
└── README.md                     # 项目说明文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 scripts 目录下的 train.py 和 test.py 脚本进行。

• train.py：该脚本用于启动模型的训练过程。它使用项目配置文件 config/default.py 中的参数配置来加载数据、设置模型和训练参数，然后开始训练模型。

• test.py：该脚本用于在测试数据集上评估模型的性能。它同样使用 config/default.py 中的参数来加载数据和模型，然后执行测试和评估。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 config 目录下，名为 default.py。该文件包含了项目运行所需的所有默认配置参数，例如数据集路径、模型参数、训练超参数等。

以下是 default.py 文件的部分内容示例：

# 数据集路径配置
data_dir = 'data/'
train_data_dir = data_dir + 'train/'
test_data_dir = data_dir + 'test/'

# 模型参数配置
model_params = {
    'num_layers': 5,
    'num_filters': 64,
    # 其他模型参数...
}

# 训练超参数配置
train_params = {
    'batch_size': 32,
    'learning_rate': 0.001,
    'num_epochs': 100,
    # 其他训练参数...
}

# 测试参数配置
test_params = {
    # 测试相关参数...
}

通过修改 default.py 文件中的配置，用户可以根据自己的需要调整项目的行为，如更改数据集路径、调整模型结构或训练参数等。

EEGdenoiseNet EEGdenoiseNet, a benchmark dataset, that is suited for training and testing deep learning-based EEG denoising models, as well as for comparing the performance across different models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ee/EEGdenoiseNet