Question

我正在尝试训练一个简单的LSTM以适应一条线。我的假设是，我应该能够在零输入的情况下适应线性下降的趋势，因为LSTM可以决定它侦听其输入与内部状态之间的关系，从而可以学习仅对内部状态进行操作。基本上是一个退化的案例，用于测试LSTM是否可以用零输入满足预期结果。

我创建我的输入和目标数据：

seq_len = 1000    
x_train = np.zeros((1, seq_len, 1))  # [batch_size, seq_len, num_feat]
target = np.linspace(100, 0, num=seq_len).reshape(1, -1, 1)

我创建了一个非常简单的网络：

from keras.models import Model
from keras.layers import LSTM, Dense, Input, TimeDistributed

x_in = Input((seq_len, 1))
seq1 = LSTM(8, return_sequences=True)(x_in)
dense1 = TimeDistributed(Dense(8))(seq1)
seq2 = LSTM(8, return_sequences=True)(dense1)
dense2 = TimeDistributed(Dense(8))(seq2)
out = TimeDistributed(Dense(1))(dense2)

model = Model(inputs=x_in, outputs=out)
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

history = model.fit(x_train, target, batch_size=1, epochs=1000,
                    validation_split=0.)

我还创建了一个自定义回调，该回调在每个纪元后调用model.predict(x_train)并将结果添加到数组中，以便我可以看到模型输出随时间的变化情况。基本上，模型只是学习预测一个恒定值，该值逐渐（渐近地）接近我的目标线的平均值（目标线为红色，不确定为什么图例不显示）：

所以基本上没有什么驱动我做出适合实际线条的响应，我只是逐渐接近线条的平均值。我怀疑我没有得到关于时间（数据索引）的任何梯度，只是随时间的平均梯度。但是我本以为LSTM的损失会自动为您提供随时间变化的梯度。

我尝试过：

LSTM层的激活功能不同（None，'relu'分别用于常规激活和循环激活）
不同的优化器（'nadam'，'adadelta'，'rmsprop'）
'mean_aboslute_error'损失函数，我没想到它会改善结果，并且作用大致相同
从正态分布中提取随机数作为输入的传递序列
用LSTM代替GRU

似乎什么也没做。

有人建议我如何根据我的序列索引（即g(t)）来强制该事物在梯度上进行训练？或关于如何使它工作的其他建议？

注意：具有所示趋势，如果LSTM得出的平均值恰好是平均值（50），则最小平均绝对误差将为25，最小均方误差将为约835.8。因此，如果我们没有看到比这更好的了，那我们可能就不适合这条线，只是平均值。

只是一些参考，以防您自己运行。

RNN无法拟合线性趋势（Keras BPTT问题？）

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