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python - Keras LSTM 中的“y_train”应该是什么？

问题描述

我在这里参考 Keras 网站上给出的示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

data_dim = 16
timesteps = 8
num_classes = 10

# expected input data shape: (batch_size, timesteps, data_dim)
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_sequences=True,
           input_shape=(timesteps, data_dim)))  # returns a sequence of vectors of dimension 32
model.add(LSTM(32, return_sequences=True))  # returns a sequence of vectors of dimension 32
model.add(LSTM(32))  # return a single vector of dimension 32
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# Generate dummy training data
x_train = np.random.random((1000, timesteps, data_dim))
y_train = np.random.random((1000, num_classes))

# Generate dummy validation data
x_val = np.random.random((100, timesteps, data_dim))
y_val = np.random.random((100, num_classes))

model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=5, validation_data=(x_val, y_val))

对于现实世界的示例，y_train 和 y_val 应该是什么？它们是否应该分别与 x_train 和 x_val 相同，因为它们来自相同的序列？

另外，我应该如何理解 data_dim 和 num_classes？

标签： pythonmachine-learningneural-networkkeraslstm

解决方案

由于您的参数return_sequences = True，您的 LSTM 将被提供形状的 numpy 数组[batch_size, time_steps, input_features]并执行“多对多”映射。 Data_dim只是模型作为输入的不同特征的数量。你的y_train意志定格[[1000, 10]]

理解您提供的代码摘录的关键是设置参数return_sequences = True使 LSTM 层能够将值序列传播到网络中的上游层。请注意，在 10-way softmax 之前的最后一个 LSTM 层没有设置return_sequences = True. 这是因为密集层无法处理输入序列 - 因此，time_steps维度被折叠并且密集层接收输入向量，它可以毫无问题地处理它。

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