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    【时空序列预测实战】风险时空预测?keras之ConvLSTM实战来搞定

    zhuanlan.zhihu.com/p/124106729 官方模型核心代码: from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Conv3D..., padding='same', return_sequences=True)) seq.add(BatchNormalization()) seq.add(Conv3D...接下来N层Convlstm均如此,最后为啥要接一个Conv3d,很好解释,因为你的label维度是(样本个数,20,40,40,1),这里的最后维度还得回归到1啊,所以Conv3d的filter这才设置为了...模型改造 不过我由于数据量比较少,我把模型结构改造成了20个预测1个(样本数较少的童鞋可以参考),在convlstm最后一个层的reurn_sequence参数改为flase、Conv3d改2d即可...reurn_sequence这个参数后,改造就顺理成章了,在最后一个Convlstm这里将reurn_sequence改为false,那么就只在最后一个单元有输出了,第二个None维度就没了,然后再把Conv3d

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