CNN-GMLP Φ-OTDR 地埋光纤振动事件分类消融实验设计

消融实验是一种用于确定模型中各个组件重要性的实验。对于 CNN-GMLP 模型进行消融实验，可以考虑以下几个方面：

CNN-GMLP 中的 CNN 部分消融实验: 可以逐步去除 CNN 部分的不同组件，如卷积层、池化层等，观察模型在消融后的性能变化。这可以帮助确定 CNN 在模型中的重要性。
CNN-GMLP 中的 GMLP 部分消融实验: 可以逐步去除 GMLP 部分的不同组件，如全连接层、多层感知机等，观察模型在消融后的性能变化。这可以帮助确定 GMLP 在模型中的重要性。
CNN-GMLP 中的连接方式消融实验: 可以尝试不同的 CNN 和 GMLP 之间的连接方式，如串联、并联等，观察模型在消融后的性能变化。这可以帮助确定连接方式对模型性能的影响。
CNN-GMLP 中的超参数消融实验: 可以对模型中的超参数进行消融实验，如卷积核大小、池化核大小、隐藏层神经元数量等，观察模型在消融后的性能变化。这可以帮助确定超参数对模型性能的影响。

通过以上消融实验，可以帮助确定 CNN-GMLP 模型中各个组件的重要性，进而优化模型的结构和参数设置，提高地埋光纤振动事件分类的性能。