LSTM模型训练中，negloglik = lambda y, p_y: -p_y.log_prob(y) opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=negloglik, optimizer= opt)是什么意思

这段代码是用于编译LSTM模型的。其中，negloglik是用来计算损失函数的，它是一个Lambda函数，输入为模型的输出p_y和真实标签y，输出为负对数似然。

在LSTM模型中，我们通常使用负对数似然作为损失函数，因为它在训练时能够更好地反映预测和真实标签之间的差距。优化器使用Adam算法，学习率为0.001。

最后，使用model.compile()函数来编译模型，传入损失函数和优化器，这样就可以开始训练模型了。

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创建LSTM模型，代码为model = Sequential() model.add(LSTM(10, activation = "tanh",input_shape=(window_size, 1))) model.add(Dense(1)) model.add(tfp.layers.DistributionLambda( lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=0.01*tf.math.softplus(t[...,1])), name='normal_dist')) # note this negloglik = lambda y, p_y: -p_y.log_prob(y) # note this opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=negloglik, optimizer= opt)，报错显示Exception encountered when calling layer "normal_dist" (type DistributionLambda).怎么办

这个错误可能是由于`normal_dist`层的输入形状不正确引起的。请检查您的模型是否正确设置了输入形状。

另外，您的模型中的`normal_dist`层在返回正态分布概率分布时可能会导致数值稳定性问题。建议您在输出层中直接返回均值，并使用`negloglik`作为损失函数，而不是使用`normal_dist`层。例如：

model = Sequential()
model.add(LSTM(10, activation="tanh", input_shape=(window_size, 1)))
model.add(Dense(2)) # 输出两个值，分别表示均值和标准差
model.add(Dense(1))
negloglik = lambda y, p_y: -p_y.log_prob(y)
opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(loss=negloglik, optimizer=opt)

此时，您可以将模型的输出解释为正态分布的均值和标准差，并使用`negloglik`作为损失函数。

model = Sequential() model.add(LSTM(10, activation = "tanh",input_shape=(window_size, 1))) model.add(Dense(1)) model.add(tfp.layers.DistributionLambda( lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=0.01*tf.math.softplus(t[...,1])), name='normal_dist')) # note this negloglik = lambda y, p_y: -p_y.log_prob(y) # note this opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=negloglik, optimizer= opt) #model.compile(loss="mse", optimizer= opt)中，改为model.add(Dense(2))，测试集中的MAPE上升，怎么办

当您将 `model.add(Dense(1))` 更改为 `model.add(Dense(2))` 后，您的模型将输出两个值，一个是均值，另一个是标准差。这表明您希望使用正态分布来拟合您的目标。但您需要相应地更改损失函数，使其适用于正态分布。可以使用负对数似然作为损失函数，然后使用 `tfd.Normal.log_prob(y)` 来计算概率密度。

以下是更改后的代码示例：

model = Sequential()
model.add(LSTM(10, activation="tanh", input_shape=(window_size, 1)))
model.add(Dense(2))
model.add(tfp.layers.DistributionLambda(
    lambda t: tfd.Normal(loc=t[...,0], scale=0.01*tf.math.softplus(t[...,1])),
    name='normal_dist'))
    
def negloglik(y, p_y):
    return -tf.reduce_mean(p_y.log_prob(y))

opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(loss=negloglik, optimizer=opt)

请注意，您还需要相应地调整您的训练代码，以便在训练期间使用 `tfd.Normal(loc=p_y[:,0], scale=tf.math.softplus(p_y[:,1]))` 来计算预测值的概率密度。