В моем исследовании используются архитектуры, основанные на ResNet18 и SE-ResNet18, адаптированные для работы с одномерными свертками (conv1d).
SE-ResNet18 включает дополнительные блоки Squeeze and Excitation (SE) для улучшения производительности благодаря более эффективному управлению внутренними зависимостями в данных. Механизм SE позволяет модели акцентировать важные признаки и подавлять менее важные, что способствует лучшему извлечению информации из сигналов (cсылка на статью).