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1,268 바이트 추가됨 ,  2022년 1월 28일 (금) 15:24
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== 개요 ==
 
== 개요 ==
 
케라스로 LSTM 구현해보기.
 
케라스로 LSTM 구현해보기.
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RNN과 거의 동일하다.(옵션이나 발생하는 에러도 유사.)
    
== 설계 ==
 
== 설계 ==
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=== loss : nan 으로 나오는 경우 ===
 
=== loss : nan 으로 나오는 경우 ===
사용하는 데이터에 하나라도 nan 값이 있으면 이렇게 나온다... dataframe의 dropna() 따위로 처리한다.
+
이거 정말.. 골때리는 에러다.
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==== 원인 ====
 +
한 번 발생하면 계속 발생하는데... 원인 찾기가 너무 힘들다..
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{| class="wikitable"
 +
!예상되는 원인
 +
!설명
 +
!해결방안
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|-
 +
|사용하는 데이터에 nan이 섞인 경우
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|사용하는 데이터에 하나라도 nan 값이 있으면 이렇게 나온다.
 +
학습을 시작하자마자 loss : nan 이 나오는 경우이다.
 +
|dataframe의 dropna() 따위로 처리한다..
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|-
 +
|로스값이 너무 커서
 +
|로스값이 너무 커지면 학습값이 너무 커져서 어느 순간 발산해버릴 때가 있다.
 +
|모델의 크기를 줄이거나..(근데, 로스가 1자리 숫자여도 nan이 발생한다..)
 +
학습률을 낮추거나.
 +
|-
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|-
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|}
 +
{| class="wikitable"
 +
!해볼 수 있는 시도
 +
!설명
 +
|-
 +
|dropout 값을 낮춘다.
 +
|
 +
|-
 +
|L1, L2 규제를 낮추거나 없앤다.
 +
|
 +
|-
 +
|옵티마이저를 바꾼다.
 +
|대부분 Adam으로 바꾸라는 조언이 많은데.. 이걸 바꿔도 안없어지는 경우가 많다.)
 +
|-
 +
|데이터 노멀라이징.
 +
|이걸 했는데도 발생하는 경우는 어찌할꼬....
 +
|-
 +
|활성화함수 바꾸기.
 +
|적절한 활성화 함수인데도 생긴다. 어찌할꼬...
 +
|-
 +
|배치사이즈 늘리기.
 +
|데이터의 배치사이즈를 크게 해서 한번에 학습되는 량이 많게끔.
 +
|}
    
=== ValueError: Input 0 of layer lstm_1 is incompatible with the layer: expected... ===
 
=== ValueError: Input 0 of layer lstm_1 is incompatible with the layer: expected... ===

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