連続データの x、y 座標が与えられた場合、RNN/LSTM を使用して速度の変化を学習するにはどうすればよいですか? （これは、他のことも行うより大きなエンドツーエンドモデルのサブ問題であるため、再帰レイヤーを使用する必要があります）
トレーニング データの例:
x,y,speed_changed
0,0,0
0,0.1,0
0,0.2,0
0,0.3,0
0,0.5,1
0,0.6,0
0,0.7,0
...
これまでのところ、ステートフル LSTM を構築し、バッチごとに 1 つの項目でトレーニングしました。その後、速度が変化するたびに LSTM の状態をリセットするので、セグメントの速度が同じであることがわかります (セグメントの長さは異なる場合があります)。
セグメントの長さが異なるため、そのようなモデルを本番環境で使用するにはどうすればよいですか?
または、そのようなデータで再帰ネットをトレーニングするより良い方法はありますか? もしかして異常発見？(バッチサイズを固定するのは避けたい (例: 3 フレームのウィンドウ))