keras sin 予測 中間層について

Question

お世話になります。

詳解ディープラーニング Tensorfloaw・kerasによる時系列データ処理の226pに書かれてるsimpleRNNの中間層のmodelの設計がよくわからないです。

n_in = len(X[0][0]) # 1
n_hidden = 20
n_hinden1 = 20
n_out = len(Y[0]) # 1

def weight_variable(shape, name=None):
return np.random.normal(scale=.01, size=shape)

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, verbose=1)

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(n_hidden,
kernel_initializer=weight_variable,
input_shape=(maxlen, n_in)))
model.add(Dense(n_out, kernel_initializer=weight_variable))
model.add(Activation('linear'))

optimizer = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999)
model.compile(loss='mean_squared_error',
optimizer=optimizer)

上記のコードではうまくいくのですが、、、
下記にするとうまくいきません、、、

model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(n_hidden,
kernel_initializer=weight_variable,
input_shape=(maxlen, n_in)))
model.add(SimpleRNN(n_hidden1)

model.add(Dense(n_out, kernel_initializer=weight_variable))
model.add(Activation('linear'))

error : Input 0 is incompatible with layer lstm_5: expected ndim=3, found ndim=2
エラーとなってしまいます。
なぜなのでしょうか、どなたか教えください。

宜しくお願い致します。

Answer 1

https://qiita.com/HotAllure/items/0045998971a48909853d
2回目の入力の次元が正しくないからです。

Comments

[junnnn]

ご回答ありがとうございます。

確かに違ったようです。
お陰様でうまくレイヤーが通りました。
ありがとうございます。