LSTM ) 모델 차이

1. 첫 번째 모델 

예측 결과가 시계열과 유사하게 나옴.

#LSTM 모델 구축
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=60))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.summary()

 

 

2. 두 번째 모델 : 

예측 결과가 일직선으로 나옴.

# LSTM 모델 구성
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(1, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# EarlyStopping 콜백 설정
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True)

# 모델 훈련
model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=1, verbose=2, validation_data=(X_test, Y_test), callbacks=[early_stopping])

 

두 모델은 LSTM 아키텍처를 사용하여 시퀀스 데이터를 처리하는 데 목적이 있지만 몇 가지 차이점이 있습니다.

3 . 모델 구조의 차이 :

첫 번째 모델은 두 개의 LSTM 레이어를 사용하고, 두 번째 모델은 하나의 LSTM 레이어를 사용합니다. 첫 번째 모델은 두 번째 LSTM 레이어에서 return_sequences=True로 설정되어 있어 시퀀스를 반환하게 됩니다.
두 번째 모델은 단일 LSTM 레이어만 사용하고, 이 레이어는 return_sequences = False로 설정되어 시퀀스를 반환하지 않습니다.

 

4 . 입력 형태의 차이 :

첫 번째 모델은 input_shape를 (X_train.shape[1], 1)로 설정하여 시퀀스의 형태를 지정합니다. 이는 데이터가 시간 단계마다 하나의 특성만을 가진 3D 배열임을 나타냅니다.
두 번째 모델은 input_shape를 (1, 1)로 설정하여 각 시간 단계에서 하나의 특성만을 가진 3D 배열임을 나타냅니다.

 

5. 손실 함수의 차이:

첫 번째 모델은 loss='mean_squared_error'를 사용하여 평균 제곱 오차를 최소화하려고 시도합니다.
두 번째 모델은 loss='mse'를 사용하여 동일한 목표를 달성하려고 시도합니다.

 

6. 훈련 과정의 차이:

두 모델은 훈련할 때 사용되는 데이터의 형태와 구조가 다릅니다. 첫 번째 모델은 X_train이 3D 배열이어야 하지만, 두 번째 모델은 X_train이 2D 배열이어야 합니다.

 

6. return_sequences 유무 차이

LSTM 레이어에서 return_sequences 매개변수는 시퀀스 반환 여부를 결정합니다. 여기서 주요 차이점은 다음과 같습니다.

- return_sequences=True (시퀀스 반환):

LSTM 레이어의 출력이 시퀀스로 반환됩니다. 다시 말해, 각 타임 스텝에서의 출력이 모든 타임 스텝에 대해 유지됩니다.
이는 다수의 LSTM 레이어를 쌓을 때 중요합니다. 두 개 이상의 LSTM 레이어를 쌓을 때는 중간 레이어에서 return_sequences=True로 설정하여 상위 레이어에 시퀀스 정보를 전달할 수 있습니다.
주로 시계열 데이터의 특징을 추출할 때 사용됩니다.

 

- return_sequences=False (시퀀스 미반환):

LSTM 레이어의 출력이 마지막 타임 스텝의 출력만 반환됩니다. 즉, 시퀀스의 마지막 값만이 전달됩니다.
주로 LSTM 레이어를 활용하여 다른 유형의 레이어에 연결할 때 사용됩니다. 예를 들어, Dense 레이어와 연결하여 최종 출력을 생성합니다.

 

간단히 말하면, return_sequences=True는 시퀀스를 유지하여 다음 레이어에 전달하며, return_sequences=False는 마지막 타임 스텝의 출력만을 다음 레이어에 전달합니다.