我是做时序预测,加入池化影响预测,请去掉池化
时间: 2024-02-04 09:11:16 浏览: 23
好的,如果你做时序预测的话,池化层可能不太适合,因为它会减少时间步数。以下是一个不包含池化层的例子:
```
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(TIME_STEPS, INPUT_DIM))
lstm1 = tf.keras.layers.LSTM(units=64, return_sequences=True)(input_layer)
res1 = residual_block(lstm1, filters=64, kernel_size=3)
lstm2 = tf.keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True)(res1)
res2 = residual_block(lstm2, filters=128, kernel_size=3)
flatten_layer = tf.keras.layers.Flatten()(res2)
output_layer = tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='linear')(flatten_layer)
model = tf.keras.models.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
```
在这个例子中,我们使用了两个 LSTM 层来提取特征,每个 LSTM 层后面跟着一个残差块。最后,我们使用一个密集层来生成线性回归输出(因为是时序预测)。请注意,我们将激活函数设置为线性,因为我们的目标是连续值的预测,而不是二进制分类。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)