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5 분 소요

시계열 데이터 그리고 NLP에서 흔히 사용되는 LSTM Layer의 주요 Hyper Parameter에 대하여 알아보고, 많이 헷갈려 하시는 input_shape 지정과 결과 값 (output)에 대해서도 직접 실행해 보면서 어떻게 동작하는지 살펴보도록 하겠습니다.

실습을 위한 파일은 아래에서 확인할 수 있습니다.

LSTM Layer

Sequence 혹은 Time Series (시계열) 데이터를 다룰 때, LSTM layer를 어떻게 활용하여 접근하면 되는지 이해하기 위한 튜토리얼 코드입니다.

필요한 모듈을 import 합니다.

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv1D, LSTM, Input, TimeDistributed
from tensorflow.keras.models import Model

0. Hyper Parameter 설명

출처: keras.io

  • units: 양의 정수, 아웃풋 공간의 차원입니다.
  • activation: 사용할 활성화 함수 (활성화를 참조하십시오). 디폴트: 쌍곡 탄젠트 (tanh). None을 전달하는 경우, 활성화가 적용되지 않습니다 (다시 말해, "선형적" 활성화: a(x) = x).
  • recurrent_activation: 순환 단계에 사용할 활성화 함수 (활성화를 참조하십시오). 디폴트 값: 하드 시그모이드 (hard_sigmoid). None을 전달하는 경우, 활성화가 적용되지 않습니다 (다시 말해, "선형적" 활성화: a(x) = x).
  • use_bias: 불리언, 레이어가 편향 벡터를 사용하는지 여부.
  • kernel_initializer: kernel 가중치 행렬의 초기값 설정기. 인풋의 선형적 변형에 사용됩니다 ( 초기값 설정기를 참조하십시오).
  • recurrent_initializer: recurrent_kernel 가중치 행렬의 초기값 설정기. 순환 상태의 선형적 변형에 사용됩니다 ( 초기값 설정기를 참조하십시오).
  • bias_initializer: 편향 벡터의 초기값 설정기 ( 초기값 설정기를 참조하십시오).
  • unit_forget_bias: 불리언. 참일 경우, 초기값 설정 시 망각 회로에 1을 더합니다. 참으로 설정 시 강제적으로 bias_initializer="zeros"가 됩니다. 이는 Jozefowicz et al. (2015)(http://www.jmlr.org/proceedings/papers/v37/jozefowicz15.pdf) 에서 권장됩니다.
  • kernel_regularizer: kernel 가중치 행렬에 적용되는 정규화 함수 (정규화를 참조하십시오).
  • recurrent_regularizer: recurrent_kernel 가중치 행렬에 적용되는 정규화 함수 (정규화를 참조하십시오).
  • bias_regularizer: 편향 벡터에 적용되는 정규화 함수 (정규화를 참조하십시오).
  • activity_regularizer: 레이어의 아웃풋(레이어의 “활성화”)에 적용되는 정규화 함수 (정규화를 참조하십시오).
  • kernel_constraint: kernel 가중치 행렬에 적용되는 제약 함수 (제약을 참조하십시오).
  • recurrent_constraint: recurrent_kernel 가중치 행렬에 적용되는 제약 함수 (제약을 참조하십시오).
  • bias_constraint: 편향 벡터에 적용하는 제약 함수 (제약을 참조하십시오).
  • dropout: 0과 1사이 부동소수점. 인풋의 선형적 변형을 실행하는데 드롭시킬(고려하지 않을) 유닛의 비율.
  • recurrent_dropout: 0과 1사이 부동소수점. 순환 상태의 선형적 변형을 실행하는데 드롭시킬(고려하지 않을) 유닛의 비율.
  • implementation: 실행 모드, 1 혹은 2. 모드 1은 비교적 많은 수의 소규모의 점곱과 덧셈을 이용해 연산을 구성하는데 반해, 모드 2는 이를 소수의 대규모 연산으로 묶습니다. 이 두 모드는, 하드웨어나 어플리케이션에 따라서 성능의 차이를 보입니다.
  • return_sequences: 불리언. 아웃풋 시퀀스의 마지막 아웃풋을 반환할지, 혹은 시퀀스 전체를 반환할지 여부.
  • return_state: 불리언. 아웃풋에 더해 마지막 상태도 반환할지 여부. 상태 리스트의 반환된 성분은 각각 은닉 성분과 셀 상태입니다.
  • go_backwards: 불리언 (디폴트 값은 거짓). 참인 경우, 인풋 시퀀스를 거꾸로 처리하여 뒤집힌 시퀀스를 반환합니다.
  • stateful: 불리언 (디폴트 값은 거짓). 참인 경우, 배치 내 색인 i의 각 샘플의 마지막 상태가 다음 배치의 색인 i 샘플의 초기 상태로 사용됩니다.
  • unroll: 불리언 (디폴트 값은 거짓). 참인 경우, 신경망을 펼쳐서 사용하고 그렇지 않은 경우 심볼릭 루프가 사용됩니다. 신경망을 펼쳐 순환 신경망의 속도를 높일 수 있지만, 메모리 소모가 큰 경향이 있습니다. 신경망 펼치기는 짧은 시퀀스에만 적합합니다.

1. LSTM Layer와 input_shape

샘플 데이터의 shape 정의는 다음과 같습니다.

  • batch: 32
  • window_size: 25
  • time_step: 1

sample data 생성

아래와 같이 샘플 데이터를 생성합니다.

x = tf.random.uniform(shape=(32, 25, 1))

x.shape

TensorShape([32, 25, 1])

32는 batch의 크기, 25는 time_step의 크기, 1은 feature의 갯수를 나타냅니다.

여기서 batch는 얼마만큼 batch로 묶어 주느냐에 따라 달라지는 hyper parameter이므로 크게 걱정할 이유가 없습니다.

25는 window_size를 나타내며, 일자로 예를 들자면, 25일치의 time_step을 input으로 공급하겠다는 겁니다.

1은 feature_size이며, 주가 데이터를 예로 들자면, 종가 데이터 한 개만 본다면 1로 설정합니다.

만약에, [종가, 시가, 고가] 3가지 feature를 모두 본다면, 3이 될 것 입니다.

1-1. return_sequences=False 인 경우

lstm = LSTM(20)

output_a = lstm(x)

output_a[:5]

<tf.Tensor: shape=(5, 20), dtype=float32, numpy=
array([[ 0.0559595 , -0.05586447,  0.01562458,  0.00130411,  0.11520934,
        -0.01569717,  0.05896714,  0.10633335, -0.10099649, -0.0895073 ,
         0.09156958, -0.1250121 ,  0.12915154,  0.15041941,  0.1687898 ,
         0.07545557,  0.03136618, -0.04485515, -0.09611584,  0.12217667],
       [ 0.04599508, -0.04271319,  0.0081454 ,  0.00164716,  0.09110518,
        -0.01368569,  0.04619731,  0.08265037, -0.08071719, -0.06956011,
         0.07104722, -0.10059189,  0.10163817,  0.11899291,  0.13383332,
         0.05991678,  0.01784938, -0.03414863, -0.07282522,  0.09431793],
       [ 0.06210867, -0.0611512 ,  0.01134113, -0.00031514,  0.11764027,
        -0.0059853 ,  0.06296651,  0.10995053, -0.10714778, -0.09964801,
         0.09775616, -0.1289017 ,  0.1313088 ,  0.1475695 ,  0.17655191,
         0.07755531,  0.04121136, -0.04944682, -0.10082759,  0.12683724],
       [ 0.06118734, -0.05681478,  0.01048003, -0.00192574,  0.10665021,
        -0.00235509,  0.05783206,  0.10174502, -0.10025527, -0.09348387,
         0.09050924, -0.11905503,  0.11846406,  0.13178083,  0.1623766 ,
         0.07083748,  0.04227899, -0.0449112 , -0.08791713,  0.11635619],
       [ 0.04599692, -0.04286867,  0.01018664,  0.0018954 ,  0.09253937,
        -0.01562607,  0.04626926,  0.08421714, -0.08112663, -0.06940781,
         0.07189781, -0.10184712,  0.10289992,  0.1220342 ,  0.13545088,
         0.06110865,  0.01777248, -0.03410698, -0.07323777,  0.09567976]],
      dtype=float32)>
output_a.shape

TensorShape([32, 20])

결과 해석

  1. output_a의 shape이 (32, 20)으로 출력 됨을 확인할 수 있습니다.
  2. shape가 (32, 20)의 32는 batch의 갯수, 20은 LSTM에서 지정한 unit 수입니다.

1-2. return_sequences=True 인 경우

lstm = LSTM(20, return_sequences=True)

output_b = lstm(x)

output_b[:5]

<tf.Tensor: shape=(5, 25, 20), dtype=float32, numpy=
array([[[-6.91634882e-03, -4.04341053e-03,  6.21243054e-03, ...,
          7.58407870e-03, -3.25062720e-04, -1.47329073e-03],
        [-2.06746031e-02, -1.08890701e-02,  1.55969486e-02, ...,
          1.73443239e-02, -3.73853181e-05, -3.49483034e-03],
        [-2.18609478e-02, -7.35620642e-03,  8.67534988e-03, ...,
          5.99182071e-03,  2.08930578e-03, -1.74945698e-03],
        ...,
        [-1.01823017e-01, -1.00899421e-01,  9.87281185e-03, ...,
         -5.48081733e-02, -2.31647189e-03, -1.25635583e-02],
        [-1.03763044e-01, -1.04729980e-01,  1.02752009e-02, ...,
         -5.55874892e-02, -2.92765023e-03, -1.28240734e-02],
        [-9.86392871e-02, -9.67352986e-02,  1.54064583e-05, ...,
         -7.25554973e-02, -2.79210624e-03, -1.11444229e-02]],

       [[-9.59449541e-03, -5.72652696e-03,  8.59007984e-03, ...,
          1.03698019e-02, -4.58031893e-04, -2.06191349e-03],
        [-3.38549390e-02, -2.00388301e-02,  2.63345391e-02, ...,
          2.82616075e-02, -3.84227140e-04, -6.21371856e-03],
        [-5.02647795e-02, -2.38164701e-02,  2.88210493e-02, ...,
          2.65311822e-02,  2.50042020e-03, -6.62869588e-03],
        ...,
        [-8.76383483e-02, -8.58218521e-02,  7.06382561e-03, ...,
         -4.82912883e-02, -2.40367511e-03, -1.11308573e-02],
        [-7.91377723e-02, -7.59990737e-02, -5.55552309e-03, ...,
         -6.73908815e-02, -1.79042050e-03, -8.22893437e-03],
        [-7.71381855e-02, -8.24860632e-02, -1.70605350e-03, ...,
         -5.83744757e-02, -3.10560898e-03, -8.61989893e-03]],
    
       [[-1.59474593e-02, -1.00039979e-02,  1.41566917e-02, ...,
          1.66321900e-02, -7.90547871e-04, -3.50086601e-03],
        [-2.86680162e-02, -1.36203067e-02,  1.85103342e-02, ...,
          1.93397626e-02,  7.45981932e-04, -4.10943758e-03],
        [-5.10837361e-02, -2.68819015e-02,  3.21634226e-02, ...,
          2.94159763e-02,  2.26915744e-03, -7.22551439e-03],
        ...,
        [-9.33784992e-02, -9.36683193e-02, -5.56931132e-03, ...,
         -7.95175880e-02, -3.51546751e-03, -1.07136853e-02],
        [-9.80285853e-02, -1.11742929e-01,  6.97054481e-03, ...,
         -5.60363494e-02, -5.85044315e-03, -1.25691984e-02],
        [-9.78036374e-02, -1.05837978e-01,  2.17540981e-03, ...,
         -6.69823959e-02, -5.77096501e-03, -1.26095992e-02]],
    
       [[-1.49003845e-02, -9.27021448e-03,  1.32469060e-02, ...,
          1.56339500e-02, -7.34022469e-04, -3.25945904e-03],
        [-2.63381843e-02, -1.22847129e-02,  1.68679692e-02, ...,
          1.76599640e-02,  7.30803469e-04, -3.71031626e-03],
        [-3.52938809e-02, -1.46696828e-02,  1.78440604e-02, ...,
          1.46052158e-02,  2.63590855e-03, -3.73368850e-03],
        ...,
        [-9.38644484e-02, -9.44664404e-02,  1.70192551e-02, ...,
         -3.60308774e-02, -1.24518608e-03, -1.27476202e-02],
        [-8.81559402e-02, -8.07080567e-02,  8.66725110e-04, ...,
         -6.22238182e-02, -4.83962009e-04, -1.00275036e-02],
        [-9.01275948e-02, -9.16617513e-02,  7.35164806e-03, ...,
         -5.00768647e-02, -1.86052639e-03, -1.05984611e-02]],
    
       [[-1.76479835e-02, -1.12210223e-02,  1.56273004e-02, ...,
          1.82245020e-02, -8.83857021e-04, -3.89660243e-03],
        [-3.00902762e-02, -1.41149592e-02,  1.89057179e-02, ...,
          1.95368137e-02,  8.82956549e-04, -4.23357589e-03],
        [-3.55992392e-02, -1.36518329e-02,  1.55022042e-02, ...,
          1.08106369e-02,  3.16457124e-03, -3.26062646e-03],
        ...,
        [-9.09940302e-02, -8.53373185e-02,  9.03800875e-03, ...,
         -4.54341955e-02, -2.20963778e-03, -1.12294136e-02],
        [-8.23520198e-02, -7.55181760e-02, -4.28883731e-03, ...,
         -6.62041605e-02, -1.39420782e-03, -8.22980050e-03],
        [-7.89705813e-02, -8.10285807e-02, -2.02405010e-03, ...,
         -6.00483268e-02, -2.49556405e-03, -8.32242612e-03]]],
      dtype=float32)>
output_b.shape

TensorShape([32, 25, 20])

결과 해석

  1. output_b의 shape이 (32, 25, 20)으로 출력 됨을 확인할 수 있습니다.
  2. shape가 (32, 25, 20)의 32는 batch의 갯수, (25, 20)은 LSTM에서 지정한 unit 수입니다.

2. LSTM layer의 결과 값을 Dense로 넘겨줄 경우

아래와 같이 output_a는 return_sequence=False 에 대한 결과 값이며,

output_b는 return_sequences=True 에 대한 결과 값입니다.

output_a.shape, output_b.shape

(TensorShape([32, 20]), TensorShape([32, 25, 20]))

shape가 다름을 확인할 수 있습니다.

2-1. return_sequence=False 를 Dense에 넘겨줄 경우

output_a.shape

TensorShape([32, 20])
dense = Dense(10)

dense(output_a).shape

TensorShape([32, 10])

위의 결과에서도 나타나듯이, LSTM으로부터 넘겨 받은 20개의 unit이 Dense를 거쳐 10개로 변환됩니다.

2-2. return_sequence=True 를 Dense에 넘겨줄 경우

output_b.shape

TensorShape([32, 25, 20])
dense = Dense(10)

dense(output_b).shape

TensorShape([32, 25, 10])

이번에도 마찬가지로, LSTM으로부터 넘겨 받은 20개의 unit이 Dense를 거쳐 10개로 변환됩니다.

단, shape는 이전 케이스와는 다르게 모든 sequence에 대한 유닛 20개를 10개로 변환된 것을 확인할 수 있습니다.

2-3. TimeDistributed layer 활용

TimeDistributed layer는 return_sequences=True 인 경우, sequence로 받은 데이터에 대하여 처리할 수 있지만, 사실상 Dense를 써주면 동작은 동일하게 나타납니다.

유의해야할 점은, return_sequences=False로 받은 값은 2차원이기 때문에 TimeDistributed에 넘겨줄 수 없습니다.

Dense를 사용한 경우

dense = Dense(10)

dense(output_b).shape

TensorShape([32, 25, 10])

TimeDistributed를 사용한 경우

time = TimeDistributed(Dense(10))

time(output_b).shape

TensorShape([32, 25, 10])

3. cell state와 hidden layer

LSTM layer에서 결과 값에 대한 hidden layer 값과, cell state를 받아볼 수 있습니다.

lstm = LSTM(20, return_sequences=True, return_state=True)

output_c, _hidden, _state = lstm(x)

output_c.shape

TensorShape([32, 25, 20])
_hidden.shape

TensorShape([32, 20])
_state.shape

TensorShape([32, 20])

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