如何使用 keras 获得不同长度的输出?

数据挖掘 喀拉斯 张量流 时间序列 lstm
2022-03-08 05:56:00

我正在研究一个时间序列的问题。我有(timesteps, features),输出的长度是(timesteps,). 所有输出为浮点数。但问题是我有不同时间步长的训练样本。假设一个示例有 1500 个时间步,那么它将输出 1500 维向量。另一个例子有 1000 个时间步,它将有 1000 维输出。

我正在寻找一种使用 keras 训练这种模型的方法。

1个回答

它是必须保持一致的特征数量,而不是时间戳的数量。

输出将是一批单行预测,因此在您的情况下它是 1500 和超过 1000。模型不在乎,特征应该保持不变。并注意时间序列的数据泄漏。