回帰用のLSTMネッ​トワークで、sequ​ence-to-on​eの回帰学習を行う際​に、エラーになってし​まいます。

回帰用のLSTMネットワークで、sequence-to-oneの回帰学習を行いたく、下記のようなlayerを作りました。

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(featureDimension)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(50)
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

maxEpochs = 60;
miniBatchSize = 20;

options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','never', ...
    'Plots','training-progress',...
    'Verbose',0);

学習の際は、このコードで実行しようとしたところ、エラーが出力されてしまいました。

エラー内容：「無効な学習データです。出力モードが'last'である再帰層では、応答は数値応答の行列でなければなりません。」

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

XTrainは、277×1 のcell配列で、各cellには、8個の指標の時系列データが格納されています。（8×n のdouble型）

YTrainは、277×1 のcell配列で、各cellには、各XTrainに対応する数値が格納されています。（1×1のdouble型）

データ形式が間違っているのか、学習のコードが間違っているのか、ご存じの方がいらっしゃいましたら、ご教示いただけたら幸いです。

よろしくお願いいたします。

[Kenta]

応答は数値の行列、とエラーにあるので、Ytrainを227×1のdouble型で入れてはどうでしょう。今はcellですが、そのまま277×1（または1×227)のdouble型です。ただ、LSTMは経験がないのでわかりません。

[Yoshito Saito]

回答、ありがとうございます。

YTrainをdouble型にして再度試しましたが、

「応答はn x 1のcell配列でなければなりません。」と怒られました。

もう少し、調べてみようと思います。

ありがとうございます。

[Yoshito Saito]

ありがとうございます。

YTrainのデータ形式を通常のcell配列にしたところ、うまく走りました。

ご回答、誠にありがとうございました。

Answer 1

[Kenta]

XTrain=cell(227,1);
for i=1:227
XTrain{i}=ones(8,1);
end
YTrain=ones(227,1);

numResponses = size(YTrain{1},1);
featureDimension = size(XTrain{1},1);
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(featureDimension)
    lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(50)
    dropoutLayer(0.5)
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];
maxEpochs = 60;
miniBatchSize = 20;
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',maxEpochs, ...
    'MiniBatchSize',miniBatchSize, ...
    'InitialLearnRate',0.01, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','never', ...
    'Plots','training-progress',...
    'Verbose',0);

net = trainNetwork(XTrain,YTrain,layers,options);

教えていただいた形式をもとにのようにするとうまく実行できましたが、いかがでしょうか。

YTrainをones(227,1)と定義しています。実際は、それぞれの手元のデータの値が入ります。