我有多个单独的时间序列,并希望在它们上训练相同的 LSTM 网络。这种情况下怎么办?我不能只连接时间序列(一直),因为我担心网络会被连接点的跳转混淆。
如何克服?
我有多个单独的时间序列,并希望在它们上训练相同的 LSTM 网络。这种情况下怎么办?我不能只连接时间序列(一直),因为我担心网络会被连接点的跳转混淆。
如何克服?
只是重复使用
model.fit()
使用已经训练好的模型在新的数据集上,就这么简单:)!
(假设你是在 Keras 中做的)
如果我正确理解您的问题,您认为无法将时间序列连接到一个数据集中的原因是它们的长度不同。根据您的问题,您可以在预处理中以多种方式处理此问题。但更常见的方法是使用序列填充。预处理方法在 keras 中原生实现:https ://keras.io/preprocessing/sequence/ 。
希望这能回答你的问题。
编辑1:
@pcko1 anwser 的答案会起作用,但会迫使您使用 1 的批量大小,这可能会给您带来更长的收敛时间。