월마다 변화하는 농산물의 가격을 LSTM으로 예측해야 하는 문제가 생겼다!
주어진 데이터는 1월~ 8월 데이터이고,
이 데이터를 가지고 9월, 10월, 11월의 가격을 예측할 것이다.
이렇게 순차적인 데이터에서는 LSTM을 사용해서 순서를 예측할 수 있다.
LSTM을 보완한 GRU도 좋을 것 같지만?
나는 LSTM 부터 시도해보기로 했다.
내 마음의 엄격한 잣대가 항상 존재한다.
얘 너 그래서 기본적인 개념은아니?
좋은게 있어도, 근본이 되는 것에 대한 개념이 없으면
언젠가 무너질 것이라는 불안감 때문에.
좋은걸 바로 사용하지 않는다...
LSTM을 공부해보자!
데이콘의 가격 예측 베이스라인 코드에서는 Layer를 두개를 쌓아서 나도 두개를 쌓고 있었는데
LSTM을 배우려 구글 주식을 LSTM으로 예측하신 분의 블로그를 봤는데
그분은 데이터가 512개였는데도 불구하고, Layer를 1개만 썼더라.
저분 코드를 보며 LSTM을 배웠는데
레이어를 2개로 바꿨더니 예측이 안됐다.
그래서 데이터가 적을 때는 레이어가 많으면 안좋다는걸 알게됐다!!
그래서 나도 Layer를 하나 쌓았다!
3개도 쌓아봤는데
Layer하나가 훨씬더 좋은 성능을 보였다!
