Welchen Einfluss hat die Batchgröße auf Stateful LSTMs in Keras?

Zeitschritte und Features in Keras LSTMs verstehen

In Keras werden die Eingabedaten als [Beispiele, Zeitschritte, Features] geformt. Das bedeutet, dass die Daten in Sequenzen einer bestimmten Länge organisiert sind, wobei jede Sequenz mehrere Features enthält.

Betrachten Sie zum Beispiel die folgende Visualisierung, in der wir drei Zeitschritte (rosa Kästchen) und ein Feature (blau) haben Feld):

[Bild von drei rosa Kästchen, die Zeitschritte darstellen, und einem blauen Kästchen, das ein Merkmal darstellt]

In diesem Fall wäre die Form unserer Daten (1, 3, 1) , wobei:

• 1 die Anzahl der Proben (Sequenzen) darstellt
• 3 die Anzahl der Zeitschritte darstellt
• 1 die Anzahl der Merkmale darstellt

Stateful LSTMs

Was sind Stateful LSTMs?

Stateful LSTMs behalten einen internen Zustand über Stapel hinweg bei, was bedeutet, dass die Ausgabe in einem bestimmten Zeitschritt davon abhängt nicht nur auf die Eingabe zu diesem Zeitpunkt, sondern auch auf die Eingaben davor. Dies kann für Aufgaben nützlich sein, bei denen sich das Modell frühere Informationen merken muss, z. B. Zeitreihenvorhersage oder Verarbeitung natürlicher Sprache.

Wie sich die Stapelgröße auf Stateful LSTMs auswirkt

Wann Bei Verwendung von Stateful-LSTMs bestimmt die Batch-Größe, wie viele Sequenzen gleichzeitig verarbeitet werden. Wenn die Stapelgröße 1 beträgt, verarbeitet das Modell jede Sequenz einzeln und behält seinen internen Zustand bei. Dies kann für Aufgaben nützlich sein, bei denen die Reihenfolge der Sequenzen wichtig ist, wie zum Beispiel bei der Vorhersage von Zeitreihen.

Wenn die Stapelgröße größer als 1 ist, verarbeitet das Modell mehrere Sequenzen parallel und teilt seinen internen Zustand mit anderen ihnen. Dies kann für das Training effizienter sein, aber es kann auch dazu führen, dass das Modell weniger genau ist, insbesondere bei Aufgaben, bei denen die Reihenfolge der Sequenzen wichtig ist.

Beispiel für die Verwendung von Stateful LSTM

Hier ist ein Beispiel-Codeausschnitt, der ein zustandsbehaftetes LSTM-Netzwerk verwendet, um den nächsten Wert in einer Zeitreihe vorherzusagen:

<code class="python">model = Sequential()
model.add(LSTM(4, batch_input_shape=(1, look_back, 1), stateful=True))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# Train the model
for i in range(100):
    model.fit(trainX, trainY, nb_epoch=1, batch_size=1, verbose=2, shuffle=False)
    model.reset_states()</code>

In diesem Beispiel wird das Modell mit einer Stapelgröße von 1 trainiert, was bedeutet dass jede Sequenz einzeln abgearbeitet wird. Das Argument „stateful=True“ weist das Modell an, einen internen Zustand über Stapel hinweg aufrechtzuerhalten. Die Funktion reset_states() wird verwendet, um den internen Status zurückzusetzen, nachdem jede Sequenz verarbeitet wurde.

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