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convolve1DおよびGRUの組み合わたNNmodelにおけるinput_shapeの設定について

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yohehe

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RNNのGRUとconvolve1Dの組み合わせの手法があるということを知りましてそれをテストしたいと考え、プログラムの作成を行っているのですが、
input_shapeのエラーが出てしまい、エラーの内容が理解できず対応できず進まないでおります。

#train,testデータに分類

from sklearn.model_selection import train_test_split
(train_X, test_X, train_y, test_y) = train_test_split(X, y,test_size=0.3,shuffle=True)

#特徴量、ターゲットデータのshapeは以下になっています。
#train_X (7324, 1, 360)
#train_y (7324,)
#test_X (3139, 1, 360)
#test_y (3139,)

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import GRU,LSTM, Dense, Activation, Dropout,Conv1D,Conv2D,MaxPooling1D,Flatten
from keras import regularizers
from keras.layers.convolutional_recurrent import ConvLSTM2D
from keras import layers
from keras.layers import normalization

#ターゲットデータをone-hot表現に設定
from keras.utils import np_utils
train_y=np_utils.to_categorical(train_y)
test_y=np_utils.to_categorical(test_y)
#ラベル分類で4分類を設定しております。


#convolve1D+RNN(GRU)の組み合わせのmodelを設定
#畳み込みの層の数値は
model=Sequential()

model.add(Conv1D(32,5,activation="relu",input_shape=(1,360)))
model.add(MaxPooling1D(3,padding="same"))
model.add(Conv1D(32,5,activation="relu"))
model.add(GRU(32,dropout=0.2,recurrent_dropout=0.5))
model.add(Dense(4,activation="softmax"))

#model summaryはエラーで表示できない
model.summary()

model.compile(optimizer="RMSprop",loss="mae")

#epochsを設定
epochs=30
history=model.fit(train_X, train_y, 
                  batch_size=n_samples,
                  epochs=epochs,
                  validation_data=(test_X,test_y),
                  shuffle="True")


コード


上記の特徴量、サンプルデータの設定で様々ためしているのですが、以下のエラーが表示されます。

[以下エラー内容]

Negative dimension size caused by subtracting 5 from 1 for 'conv1d_34/convolution/Conv2D' (op: 'Conv2D') with input shapes: [?,1,1,360], [1,5,360,32].

[他に試していること]
他にも input_shapeを(360,)や(1,1,360)などに設定するように特徴量から設定し直してもdimensionのエラー適切ではないと表示されています。

固定長ベクトルでの学習を行っているため、Embedding層などの導入はしておりません。

convolve1DからGRU層への以降の際へのdimensionのエラーだとは思われるのですが、

この場合のinput_shapeのdimensionは(n_samples,1,n_features)や(n_samples,n_features)でこの場合は不適切でしょうか。

なにかアドバイスをいただけますと幸いです。よろしくお願いします。

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回答 1

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意図したものになるかわかりませんが、Xの後ろの2つの次元を入れ替えると走るはずです。

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  • 2018/11/07 20:39

    mkgrei様、ありがとうございます。
    特徴量の次元を入れ替えたらmodel.fitまで動作し始めました。この意味について勉強してみます。

    キャンセル

  • 2018/11/07 20:44

    キャンセル

  • 2018/11/08 01:09

    参考サイトの情報ありがとうございます。convolveにおけるinput_shapeの設定について何度やってもうまくいかず色々試していたのですが、疑問がとけました。

    キャンセル

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