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サイズ100000 * 5の時系列データがあります。 100000個のサンプルおよび5個の変数を含む。私は、各100000個のサンプルを0または1のいずれか、すなわち2進分類として分類した。 データの時系列性のために、LSTMを使用してトレーニングしたいと思っています。私は時系列予測のLSTMの例を見てきました。バイナリ分類にLSTMを使用する
サイズ100000 * 5の時系列データがあります。 100000個のサンプルおよび5個の変数を含む。私は、各100000個のサンプルを0または1のいずれか、すなわち2進分類として分類した。 データの時系列性のために、LSTMを使用してトレーニングしたいと思っています。私は時系列予測のLSTMの例を見てきました。バイナリ分類にLSTMを使用する
あなたのニーズが不明です。
LSTMは時系列のようなシーケンスモデルに最適です。あなたの説明は時系列ではありません。
どのようにしても、LSTMは予測用ではなく、this articleなどの分類用に使用できます。
私の経験では、5つの機能しか持たないバイナリ分類では、より優れた方法を見つけることができ、他の方法より多くのメモリを消費し、最悪の結果が得られる可能性があります。