時系列データの入力方法について

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unread,

Mar 10, 2021, 11:42:06 PM3/10/21

to Neural Network Console Users (JP)

　Keras(tf)で学習可能だった LSTM のモデルを NNC へ移して検討したいのですが、入力でエラーです。

Failed `inputs[0]->size(base_axis_) == shape_weights[0]`: Size of input data(inputs[0]) and weights(inputs[1]) mismatch.

size of input: -283996015 != size of weights: 21

　時系列を6個づつ区切ってこれに対するラベル（Y）を±１で付けています。時系列データは平均 0 分散 1 に標準化してあるので、±１をはみ出します（±3ぐらいまで）。

CSVファイルはトレーニングとバリデーションの二つです。変数の名前の付け方か何か間違っているのかと思います。絵も添付します。修正点を教えていただけますと幸いです。

Keras：

model = keras.models.Sequential([

keras.layers.LSTM(20, return_sequences=True, input_shape=[None, 1]),

keras.layers.Dense(1), ])

model.compile(loss="mse", optimizer="adam")

unread,

Jun 7, 2021, 2:47:29 AM6/7/21

to Neural Network Console Users (JP)

LSTMユニットにデータを入力する際は、少なくともテンソルを時刻次元とデータ次元を含んだ形に加工する必要があります。

Inputレイヤーの後ろにReshapeレイヤーを挿入し、OutShapeを6,1とすることで（6時刻分 x スカラ）正しく動作する可能性があります。