为 LSTM-RNN 训练填充时间序列子序列

Posted 2023-02-16

【中文标题】为 LSTM-RNN 训练填充时间序列子序列

【英文标题】：Padding time-series subsequences for LSTM-RNN training

【发布时间】：2017-10-23 05:22:50

【问题描述】：

我有一个时间序列数据集，我将其用作 LSTM-RNN 的输入以进行动作预测。时间序列包括 30 fps 的 5 秒时间（即 150 个数据点），数据表示面部特征的位置/移动。

我从我的数据集中抽取额外的较小长度的子序列，以便在数据集中添加冗余并减少过度拟合。在这种情况下，我知道子序列的开始和结束帧。

为了批量训练模型，所有时间序列需要具有相同的长度，并且根据文献中的许多论文，padding 不应影响网络的性能。

例子：

原序列：

 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

子序列：

4 5 6 7
8 9 10
2 3 4 5 6

考虑到我的网络正在尝试预期一个动作（这意味着只要 P(action) > 阈值，它从 t = 0 到 T = tmax，它就会预测那个动作）填充物去哪里重要吗？

选项 1：用零替换原始值

0 0 0 4 5 6 7 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 8 9 10
0 2 3 4 5 6 0 0 0 0

选项 2：最后全为零

4 5 6 7 0 0 0 0 0 0 
8 9 10 0 0 0 0 0 0 0
2 3 4 5 0 0 0 0 0 0

此外，一些时间序列丢失了一些帧，但不知道它们是哪些 - 这意味着如果我们只有 60 帧，我们不知道它们是否是从 0 到 2 秒，从 1 到 3 秒等。这些都需要在子序列被采用之前进行填充。在这种情况下，填充的最佳做法是什么？

提前谢谢你。

【参考方案1】：

如果你有可变长度的序列，pytorch 提供了一个实用函数torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence。使用此功能的一般工作流程是

from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_sequence
embedding = nn.Embedding(4, 5)
rnn = nn.GRU(5, 5)

sequences = torch.tensor([[1,2,0], [3,0,0], [2,1,3]])
lens = [2, 1, 3] # indicating the actual length of each sequence

embeddings = embedding(sequences)
packed_seq = pack_padded_sequence(embeddings, lens, batch_first=True, enforce_sorted=False)

e, hn = rnn(packed_seq)

可以收集每个token的嵌入

e = pad_packed_sequence(e, batch_first=True)

使用这个函数比自己填充要好，因为torch 将限制 RNN 只检查实际序列并在填充标记之前停止。

【参考方案2】：

最好在一开始就填充零，正如本文所建议的Effects of padding on LSTMs and CNNs，

虽然 post padding 模型在 6 个 epoch 时效率达到顶峰，然后开始过度拟合，但它的准确性远低于 pre-padding。

查看表1，pre-padding（开头补零）的准确率在80%左右，而post-padding（最后补零）的准确率只有50%左右

【参考方案3】：

一般来说，LSTM 和 RNN 最强大的属性是它们的参数在时间范围内共享（参数 recur 在时间范围内），但参数共享依赖于假设相同的参数可以用于不同的时间步，即前一个时间步和下一个时间步之间的关系不依赖于 t，如 here in page 388, 2nd paragraph 解释的那样。

简而言之，在末尾填充零，理论上不应该改变模型的准确性。我使用了副词理论上，因为在每个时间步长 LSTM 的决定取决于它的细胞状态以及其他因素，而这种细胞状态是过去帧的简短总结。据我了解，您的情况可能缺少过去的帧。我认为你在这里需要做一些权衡。

我宁愿在最后填充零，因为它不会与 RNN 的基本假设完全冲突，并且更便于实现和跟踪。

在实现方面，我知道 tensorflow 会在您给它序列和每个样本的实际序列大小后计算损失函数（例如，对于 4 5 6 7 0 0 0 0 0 0，您还需要给它实际的size 此处为 4）假设您正在实施选项 2。不过，我不知道是否有选项 1 的实施。

【讨论】：

谢谢，很有帮助！