我在 Keras 工作以构建 LSTM 模型。我知道设置 STATEFUL=FALSE 意味着在训练模型时不同的批次被视为独立的。
假设我想建立一个模型，使用 6 周的每小时温度观测值来预测明天的 24 小时温度。我一直使用 24 的批量大小，这意味着 LSTM 在训练时每天独立使用训练数据。但这意味着我不允许 RNN 在几天内获得更长的相关性，而且只能在几天之内，对吗？那么我应该改用 6*7*24=168 的批量大小吗？这个更大的批量大小是否允许 LSTM 在 6 周的训练期间获得更长范围的相关性？
其次，我一直在使用前一天的观测值作为当天温度（在同一时间段）的预测值。这是一种有效的方法，还是与 LSTM 将要寻找的长期相关性是多余的？