如何在多维数组上训练 LSTM 模型？

Question

我最近写了一个 LSTM 模型来预测序列：

    ############### BUILD MODEL ###############

''' HERE WE ARE CREATING THE LSTM MODEL '''

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(X.shape[1:]), activation='relu', return_sequences=True))

model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(128,input_shape=(X.shape[1:]), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.1))

model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# In[8]:


'''HERE WE ARE CREATING AN OPTIMIZER AND THEN TRAINING OUR MODEL'''

opt = tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001, decay=1e-6)

model.compile(
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    optimizer=opt,
    metrics=['accuracy'],
)

model.fit(X, Y, batch_size=10, epochs=1)

其中 np.shape(X) = (237, 30, 3) 和 np.shape(Y) = (237, 3)。但是在将此数据拟合到模型时它返回错误：

ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have shape (1,) but got array with shape (3,)

这段代码有什么问题？

Answer 1

您似乎对标签进行了单热编码。要么不要对它们进行单热编码（即让它们成为稀疏标签）并使用 sparse_categorical_crossentropy 作为损失函数，或者对它们进行单热编码并使用 categorical_crossentropy 作为损失函数。

附带说明：您确定这是分类任务吗？由于您将 softmax 层用作具有 10 个单元的最后一层，但您提到标签有 3 类?!

Answer 2

如果你的数据形状是这样的：np.shape(X) = (237, 30, 3) and np.shape(Y) = (237, 3) 试试这个网络。

model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(X.shape[1:]), activation='relu', return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.1))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

opt = tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001, decay=1e-6)

model.compile(
    loss='categorical_crossentropy',
    optimizer=opt,
    metrics=['accuracy'],
)

model.fit(X, Y, batch_size=10, epochs=1)

由于您使用的是 Keras Sequential Api，因此您不必为第二个 LSTM 层指定输入，并且在最后一个 Dense 层，您的 "Y" 形状是 (237, 3) 所以最终 Dense层也应该给出 3。

如果输入中的“3”（特征数量）对于每个样本都是常数，您还可以为第一个 LSTM 层提供 input_shape=(None, 3)。

如何在多维数组上训练 LSTM 模型？

How to train an LSTM model on multi-dimentional array?

python

lstm

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