3、基于Adam优化器的LSTM神经网络与视线追踪技术研究

基于Adam优化器的LSTM神经网络与视线追踪技术研究

基于Adam优化器的LSTM神经网络

在气象预测领域，尤其是霜冻预测方面，基于Adam优化器的LSTM神经网络展现出了独特的优势。下面将详细介绍其开发步骤、实验数据集以及结果分析。

1. 开发LSTM模型的步骤

• 数据预处理 ：对数据进行归一化处理至关重要。当处理多尺度属性时，若不进行归一化，可能会因某个属性的较大尺度值而稀释了另一个重要属性（较小尺度）的影响。
• 参数初始化 ：在训练模型之前，需要初始化一些超参数，具体如下表所示：
  | 超参数 | 值 |
  | — | — |
  | 优化器 | Adam |
  | 超参数值 | m1 = 0.9, m2 = 0.999 |
  | 学习率（LR） | 1 * 10–3 |
  | 训练轮数 | 100 |
  | LSTM单元数量 | 10 |
  | 损失函数 | 交叉熵 |
  | 丢弃率 | 0.2 |
• 使用ADAM优化训练LSTM网络 ：在训练模型时，需要使用相关公式计算输入门、遗忘门和单元门等门单元的所有函数。最后，使用公式 ( f (x) = a.x ) 计算输出层的线性激活函数。后续通过Adam优化来更新系统的权重和偏差，并重复上述步骤指定的轮数后停止。
• 结果比较 ：使用重要指标将结果与使用不同优化器的LSTM性能进行比较。

其工