是否有一些预先训练的LSTM、RNN或ANN模型用于时间序列预测？
我正在尝试解决一个时间序列预测问题。我尝试了ANN和LSTM，尝试了很多不同的参数，但我只能得到比持久性预测好8%的结果。
所以我想知道:既然你可以在keras中保存模型；是否有任何预先训练的模型(LSTM、RNN或任何其他ANN)用于时间序列预测？如果是这样的话，我如何获取它们？在凯拉斯有吗？
我的意思是，如果有一个包含预训练模型的网站，那将是非常有用的，这样人们就不需要花费太多的时间来训练它们。
类似地，还有一个问题：
可以执行以下操作吗? 1.假设我现在有一个数据集，并使用它来训练我的模型。假设在一个月内，我将访问另一个数据集(对应于相同的数据或相似的数据，将来可能，但不是排他的)。那么是否可以继续训练模型呢？这与批量训练不是一回事。当你批量处理的时候，你在一瞬间就拥有了所有的数据。有可能吗？又是如何做到的？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2017-10-13 02:52:56
我会先回答你们最后的问题。
到那时还可以继续训练模型吗？这与批量训练不是一回事。当你批量处理的时候，你在一瞬间就拥有了所有的数据。有可能吗？又是如何做到的？
是的，这是可能的。一般来说，它被称为transfer learning。但请记住，如果两个数据集代表非常不同的群体，网络将很快“忘记”它在第一次运行时学到的东西，并将优化到第二次运行。为此，您只需从loaded state开始训练，而不是随机初始化，然后保存模型。还建议在第二次运行时使用较小的学习率，以便逐渐适应新数据。
是否有任何用于时间序列预测的预训练模型(LSTM、RNN或任何其他ANN)？如果是这样的话，我如何获取它们？在凯拉斯有吗？
我还没有找到一个确切的预训练模型，但是快速搜索一下，我发现了几个活动的GitHub项目，您可以运行它们并为自己获得结果：Time Series Prediction with Machine Learning (LSTM，GRU在tensorflow中的实现)，LSTM Neural Network for Time Series Prediction (keras和tensorflow)，Time series predictions with Keras (keras和theano)，Neural-Network-with-Financial-Time-Series-Data (keras和tensorflow)。另请参见this post。
Stack Overflow用户
发布于 2021-02-14 14:36:30
现在你可以使用BERT或相关的变体，在这里你可以找到所有预先训练好的模型：https://huggingface.co/transformers/pretrained_models.html
并且可以预先训练和微调RNN，您可以参考本文：TimeNet: Pre-trained deep recurrent neural network for time series classification。
https://stackoverflow.com/questions/46713734
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