可以将神经网络配置为在 Keras 中输出矩阵吗？答案

【问题标题】：Can a neural network be configured to output a matrix in Keras?可以将神经网络配置为在 Keras 中输出矩阵吗？
【发布时间】：2021-01-06 22:17:23
【问题描述】：

我正在预测 3 个维度的时间序列，并且想知道是否可以配置模型以在 Keras 中输出矩阵。

目前，我有 3 个回归模型我一个接一个地训练，一个用于预测每个输出维度。例如，对于 10 个样本的预测范围，每个模型都输出一个 10x1 的向量。但是，似乎使用单个模型可以更有效地完成此操作。

谢谢

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras neural-network

【解决方案1】：

我找到了一种更好的方法来使用 Keras 核心层 Reshape 来实现这一点。对于通过预测变量大小输出的预测范围，在具有该形状的密集层之后添加一个 Reshape 层

from keras.layers import Dense, Reshape, Sequential, LSTM

model = Sequential()
model.add(LSTM(100, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(n_steps_in, n_features)))
model.add(LSTM(100, activation='relu'))
model.add(Dense(n_steps_out*n_features))
model.add(Reshape((n_steps_out,n_features)))

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

【讨论】：

【解决方案2】：

我想出了一个非常简单的解决方法。我只是在进场时重塑目标，在离场时重塑预测。

    input_data = input_data.reshape((num_simulations,input_samples*3))
    target_data = target_data.reshape((num_simulations,horizon*3))

    model.fit(input_data, target_data, validation_split=0.2, epochs=epochs, 
            batch_size=batch_size, verbose=0, shuffle=True)

    prediction = model.predict(input_data, batch_size=batch_size)
    prediction = prediction.reshape((num_simulations,horizon,3))

【讨论】：