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python - Keras 网络产生逆向预测

coder 2023-08-21 原文

我有一个时间序列数据集，我正在尝试训练一个网络，使其过度拟合(显然，这只是第一步，然后我将与过度拟合作斗争)。

网络有两层: LSTM(32 个神经元)和 Dense(1 个神经元，无激活)

训练/模型具有以下参数: epochs: 20 , steps_per_epoch: 100 , loss: "mse" , optimizer: "rmsprop" .

TimeseriesGenerator生成输入系列:length: 1 , sampling_rate: 1 , batch_size: 1 .

我希望网络只会记住这么小的数据集(我已经尝试了更复杂的网络但无济于事)并且训练数据集的损失几乎为零。事实并非如此，当我将 training 的结果可视化如下:

y_pred = model.predict_generator(gen)
plot_points = 40
epochs = range(1, plot_points + 1)
pred_points = numpy.resize(y_pred[:plot_points], (plot_points,))
target_points = gen.targets[:plot_points]
plt.plot(epochs, pred_points, 'b', label='Predictions')
plt.plot(epochs, target_points, 'r', label='Targets')
plt.legend()
plt.show()

我得到:

预测的振幅略小，但与目标恰好相反。顺便提一句。这没有被记住，即使对于算法根本没有训练过的测试数据集，它们也会被反转。看来我的网络没有记住数据集，而是学会了否定输入值并稍微缩小它。 知道为什么会这样吗？这似乎不是优化器应该收敛到的解决方案(损失相当大)。

编辑(我的代码的一些相关部分):

train_gen = keras.preprocessing.sequence.TimeseriesGenerator(
        x,
        y,
        length=1,
        sampling_rate=1,
        batch_size=1,
        shuffle=False
    )

model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(1, 1), return_sequences=False))
model.add(Dense(1, input_shape=(1, 1)))

model.compile(
    loss="mse",
    optimizer="rmsprop",
    metrics=[keras.metrics.mean_squared_error]
)

history = model.fit_generator(
    train_gen,
    epochs=20,
    steps_per_epoch=100
)

编辑(不同的、随机生成的数据集):

我不得不将 LSTM 神经元的数量增加到 256，使用之前的设置(32 个神经元)，蓝线非常平坦。然而，随着增加，出现相同的模式 - 幅度稍小的逆向预测。

编辑(目标移动 +1):

将目标与预测值相比较并不会产生更好的拟合度。请注意突出显示的部分，其中图表不仅交替出现，而且更加明显。

编辑(长度增加到 2 ... TimeseriesGenerator(length=2, ...) ):

与 length=2预测停止如此密切地跟踪目标，但反转的总体模式仍然存在。

最佳答案

您说您的网络“刚刚学会了否定输入值并稍微缩小它”。我不这么认为。很可能您所看到的只是网络表现不佳，并且只是预测先前的值(但按您所说的进行缩放)。这个问题是我一次又一次看到的。 Here is another example , 和 another , 这个问题。另外，请记住，通过将数据移动一位来自欺欺人是很容易的。您很可能只是将糟糕的预测及时移回并得到重叠。

关于python - Keras 网络产生逆向预测，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54189142/

pythonKerascodestrongimagetensorflowmachine-learning

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