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私の入力データは10個の機能を持ち、25個のタイムスタンプで取得されます。私の出力データはクラスラベルで構成されています。ですから、基本的に、私は多対1の分類問題を抱えています。多対1のLSTM入力形状
この問題のLSTMを実装したいと考えています。トレーニングデータの合計は10000データポイントで構成されています。このLSTMネットワークの入出力形式(シェイプ)はどのようにするべきですか?あなたがinput_shape=(n_timesteps,n_features)
を定義する必要があり、モデルの第一層で
'X.shape =(10000,25,10)'と 'y.shape =(10000、nr_classes)'? – sietschie