1.對於訓練資料的輸入：
對於input_shape,下面問題的解答很好的闡述了。
舉個例項：
參考
python: model.add(lstm(100, return_sequences=false, input_shape=(time_steps, n_features)))
引數解釋：
1）每個腦電波訊號都由time_steps（channel）個單元組成，而每個單元用n_features（time/取樣點）維的向量表示。
*當經過一些特徵處理方法（如fbcsp+特徵提取）後，特徵如從（157，20，2001）降維到（157，6）後，在輸入網路訓練時可以設定n_features=1(資料轉換時用乙個reshape函式即可)，即reshape後的資料為（157，6，1）【效果比reshape（157，1，6）好。。原理有點奇怪，大概是一組特徵之間的相互關係】
2）return_sequences：布林值，預設false，控制返回型別。若為true則返回整個序列，否則僅返回輸出序列的最後乙個輸出
（未完）
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