时间序列中,神经网络最后一层决定的是 输出多少个变量吗?还是输出一个变量的多少个数据(多少步)呢?
例如:
model.add(LSTM(units=arg.units1, return_sequences=True, input_shape=(features_set.shape[1], features_set.shape[2]),kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(arg.l2)))
model.add(Dropout(arg.dropout))
model.add(LSTM(units=arg.units2,kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(arg.l2)))
model.add(Dense(units=arg.units_last))
在上面这个代码中,arg.units_last是一个整数、假如是一个2,model.add(Dense(units=arg.units_last)) 代表的是什么呢?代表的是有 arg.units_last 个变量输出吗?还是输出为一个变量label,有arg.units_last 步长的 label 呢?