小编典典

LSTM-对部分序列进行预测

python

我训练了一个LSTM模型,以预测100个具有3个特征的样本的批次的二进制类(1或0),即:数据的形状为(m,100,3),其中m是批次数。

数据:

[
    [[1,2,3],[1,2,3]... 100 sampels],
    [[1,2,3],[1,2,3]... 100 sampels],
    ... avaialble batches in the training data
]

目标:

[
   [1]
   [0]
   ...
]

型号代码:

def build_model(num_samples, num_features, is_training):
    model = Sequential()
    opt = optimizers.Adam(lr=0.0005, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.0001)

    batch_size = None if is_training else 1
    stateful = False if is_training else True
    first_lstm = LSTM(32, batch_input_shape=(batch_size, num_samples, num_features), return_sequences=True,
                      activation='tanh', stateful=stateful)

    model.add(first_lstm)
    model.add(LeakyReLU())
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(LSTM(16, return_sequences=True, activation='tanh', stateful=stateful))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(LeakyReLU())
    model.add(LSTM(8, return_sequences=False, activation='tanh', stateful=stateful))
    model.add(LeakyReLU())
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

    if is_training:
        model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt,
                      metrics=['accuracy', keras_metrics.precision(), keras_metrics.recall(), f1])
    return model

在训练阶段,模型 不是 有状态的。当预测我正在使用 状态 模型时,遍历数据并为每个样本输出概率:

for index, row in data.iterrows():
    if index % 100 == 0:
        predicting_model.reset_states()
    vals = np.array([[row[['a', 'b', 'c']].values]])
    prob = predicting_model.predict_on_batch(vals)

当查看批处理结束时的概率时,它恰好是我对整个批处理进行预测时得到的值(不是一个接一个)。但是,我期望当新样本到达时,概率总是会朝着正确的方向继续。实际发生的情况是,概率输出可能会在任意样本上达到错误的类别(请参见下文)。


在预测时间内(100个样本批次中的两个样本)(标签= 1):

在此处输入图片说明

并且Label = 0:
在此处输入图片说明

有没有一种方法可以实现我想要的(在预测概率时避免极端的峰值),或者这是给定的事实?

任何解释,建议将不胜感激。


更新
感谢@today的建议,我已经尝试return_sequence=True在最后一个LSTM层上使用每个输入时间步长使用隐藏状态输出来训练网络。

所以现在标签看起来像这样(形状(100,100)):

[[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
 [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
...]

模型摘要:

Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
lstm_1 (LSTM)                (None, 100, 32)           4608      
_________________________________________________________________
leaky_re_lu_1 (LeakyReLU)    (None, 100, 32)           0         
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout)          (None, 100, 32)           0         
_________________________________________________________________
lstm_2 (LSTM)                (None, 100, 16)           3136      
_________________________________________________________________
dropout_2 (Dropout)          (None, 100, 16)           0         
_________________________________________________________________
leaky_re_lu_2 (LeakyReLU)    (None, 100, 16)           0         
_________________________________________________________________
lstm_3 (LSTM)                (None, 100, 8)            800       
_________________________________________________________________
leaky_re_lu_3 (LeakyReLU)    (None, 100, 8)            0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 100, 1)            9         
=================================================================
Total params: 8,553
Trainable params: 8,553
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

但是,我得到一个例外:

ValueError: Error when checking target: expected dense_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (75, 100)

我需要解决什么?


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2021-01-20

共1个答案

小编典典

注意:这只是一个想法,可能是错误的。 如果您愿意,请尝试一下,我们将不胜感激。


有没有一种方法可以实现我想要的(在预测概率时避免极端的峰值),或者这是给定的事实?

您可以进行此实验:将return_sequences最后一个
LSTM层的参数设置为,True并复制每个样本的标签,使其与每个样本的
长度一样多。例如,如果一个样本的长度为100并且其
标签为0,则为该样本创建一个新的标签,该标签由100个
零组成(您可以使用numpy函数之类的方法轻松地做到这一点np.repeat)。
然后重新训练您的新模型,然后在新样本上对其进行测试。我
不确定这一点,但是我希望这次会出现更多单调增加/减少的
概率图。


更新:
您提到的错误是由标签应为3D数组引起的(请查看模型摘要中最后一层的输出形状)。使用np.expand_dims大小一项的另一轴添加到末尾。假定y_train形状为,重复标签的正确方法如下所示(num_samples,)

rep_y_train = np.repeat(y_train, num_reps).reshape(-1, num_reps, 1)

IMDB数据集上的实验:

实际上,我使用带有一个LSTM层的简单模型尝试了IMDB数据集上建议的实验。一次,我 每个样本 仅使用 一个标签
(就像@Shlomi的原始方法一样),另一次我复制标签以使 样本的每个时间步长 都有 一个标签
(如上所述)。如果您想自己尝试,请参见以下代码:

from keras.layers import *
from keras.models import Sequential, Model
from keras.datasets import imdb
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
import numpy as np

vocab_size = 10000
max_len = 200
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=vocab_size)
X_train = pad_sequences(x_train, maxlen=max_len)

def create_model(return_seq=False, stateful=False):
    batch_size = 1 if stateful else None
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(vocab_size, 128, batch_input_shape=(batch_size, None)))
    model.add(CuDNNLSTM(64, return_sequences=return_seq, stateful=stateful))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

    model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])
    return model

# train model with one label per sample
train_model = create_model()
train_model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_split=0.3)

# replicate the labels
y_train_rep = np.repeat(y_train, max_len).reshape(-1, max_len, 1)

# train model with one label per timestep
rep_train_model = create_model(True)
rep_train_model.fit(X_train, y_train_rep, epochs=10, batch_size=128, validation_split=0.3)

然后,我们可以创建训练模型的有状态副本,并在一些测试数据上运行它们以比较其结果:

# replica of `train_model` with the same weights
test_model = create_model(False, True)
test_model.set_weights(train_model.get_weights())
test_model.reset_states()

# replica of `rep_train_model` with the same weights
rep_test_model = create_model(True, True)
rep_test_model.set_weights(rep_train_model.get_weights())
rep_test_model.reset_states()

def stateful_predict(model, samples):
    preds = []
    for s in samples:
        model.reset_states()
        ps = []
        for ts in s:
            p = model.predict(np.array([[ts]]))
            ps.append(p[0,0])
        preds.append(list(ps))
    return preds

X_test = pad_sequences(x_test, maxlen=max_len)

实际上,的第一个样本的X_test标签为0(即属于负面类别),而的第二个样本的X_test标签为1(即属于正面类别)。因此,让我们首先看一下test_model这两个样本的状态预测(即,使用每个样本一个标签训练的预测)是什么样的:

import matplotlib.pyplot as plt

preds = stateful_predict(test_model, X_test[0:2])

plt.plot(preds[0])
plt.plot(preds[1])
plt.legend(['Class 0', 'Class 1'])

结果:

<code> test_model </
code>状态预测

在结束时(即时间步200)正确标记(即概率),但是在之间非常尖峰并且波动。现在,将其与的状态预测rep_test_model(即,每个时间步使用一个标签训练的状态预测)进行比较:

preds = stateful_predict(rep_test_model, X_test[0:2])

plt.plot(preds[0])
plt.plot(preds[1])
plt.legend(['Class 0', 'Class 1'])

结果:

<code> rep_test_model </
code>状态预测

再次,在最后纠正正确的标签预测,但是这与预期的一样,具有更加平滑和单调的趋势。

请注意,这只是一个示例,因此我在这里只使用了一个非常简单的模型,其中只有一个LSTM层,因此我根本没有尝试对其进行调整。我猜想通过对模型进行更好的调整(例如,调整层数,每层中的单元数,使用的激活函数,优化器类型和参数等),您可能会得到更好的结果。

2021-01-20