Keras : 클래스 가중치가있는 LSTM

Question

내 질문은 this question과 매우 밀접하게 관련되어 있지만 그 이상의 것입니다. 내가

• 는 시간 단계의 수를 입력 수 있습니다 nb_tsteps=10
• 수 Keras에서 다음 LSTM을 구현하기 위해 노력하고

  각 시간 단계에서 LSTM 세포의 수는 nb_feat=40

• 입니다 120
• LSTM 층 다음에 TimeDistributedDense 층이있다.

나는 위에 언급 한 질문에서

내가 모양 (5932720, 40)의 원래의 시계열에 걸쳐 길이 nb_tsteps=10의 창을 굴려 nb_samples 어디서

nb_samples, 10, 40

으로 입력 데이터를 제시 할 필요가 있음을 이해합니다. 코드는 따라서 (위의 지금까지 올바른 가정) 내 질문에 이제

model = Sequential() 
model.add(LSTM(120, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]), 
    return_sequences=True, consume_less='gpu')) 
model.add(TimeDistributed(Dense(50, activation='relu'))) 
model.add(Dropout(0.2)) 
model.add(TimeDistributed(Dense(20, activation='relu'))) 
model.add(Dropout(0.2)) 
model.add(TimeDistributed(Dense(10, activation='relu'))) 
model.add(Dropout(0.2)) 
model.add(TimeDistributed(Dense(3, activation='relu'))) 
model.add(TimeDistributed(Dense(1, activation='sigmoid'))) 

입니다 : 이진 응답 (0/1)은 크게 균형이 맞지 나는 model.fit()에 cw = {0: 1, 1: 25} 같은 class_weight 사전을 통과해야합니다. 그러나 나는 예외 class_weight not supported for 3+ dimensional targets를 얻는다. 이는 응답 데이터를 (nb_samples, 1, 1)으로 제시하기 때문입니다. 2D 배열 (nb_samples, 1)으로 바꾼 경우 Error when checking model target: expected timedistributed_5 to have 3 dimensions, but got array with shape (5932720, 1) 예외가 발생합니다.

도움을 주셔서 감사합니다.

Answer 1

sample_weight과 sample_weight_mode='temporal'을 사용해야한다고 생각합니다. Keras 워드 프로세서에서

:

sample_weight : 트레이닝 샘플 가중치 NumPy와 어레이 (훈련 동안에 만) 손실 함수를 스케일링 사용. 입력 샘플 (가중치와 샘플 간의 1 : 1 매핑)과 동일한 길이의 평면 (1D) 너 피디 배열을 전달하거나 데이터의 임시 데이터 인 경우 모양이있는 2D 배열을 전달할 수 있습니다 samples, sequence_length), 을 사용하여 모든 샘플의 모든 타임 스텝에 다른 가중치를 적용합니다. 이 의 경우 compile()에 sample_weight_mode = "temporal"을 지정해야합니다.

경우에 따라 레이블과 동일한 모양으로 2D 배열을 제공해야합니다.