我不理解LSTM层是如何提供数据的。 LSTM层需要三维(x,y,z)。 我确实有一个时间序列的数据集:总共2900行,概念上应该分为23个连续行的组,其中每行由178个特征描述。因此,通过将x(# of samples)设置为200,将batch_size设置为大于200是没有意义的,因为这是我的上限-我没有更多的数据可供训练。
我的问题是,我有一些3D数据,并希望将其放入一个密集的层(我也尝试过使用Conv2D和Conv1D层)。when checking target: expected dense_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (20, 2)Conv2D看起来更复杂,我可能不需要它作为我的输入层</em