LSTM自动编码器噪声重建

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我正在尝试建立一个用于时间序列压缩的LSTM自动编码器(目前只有一维，但也可以用于多维)。

先了解一下上下文：

我正在使用DeepNote开发模型，根据终端，安装的TensorFlow版本是带有Keras version 2.4.3 (Linux)的2.4.1。

对于训练数据，我使用来自Intel Berkeley Research Lab Dataset的大约400.000个特定传感器的数据点作为训练数据，另外40.000个作为测试数据。所有数据点都是传感器收集的温度。数据被分成小序列(通常每个序列20个数据点)，因此重塑后的数据的结果形状是看起来像(19456, 20, 1)的(num_examples, sequence_length, dims)。该模型将一次对这20个长度的序列中的一个进行预测。

这是模型的最简单形式的代码

n_dims = data.shape[2]
sample_size = data.shape[1]

inputs = Input(shape=(data.shape[1],n_dims), batch_size=batch_size)

# encoder
x = LSTM(n_dims, activation='relu', return_sequences=False, stateful=True, kernel_regularizer=regularizers.l2(regularization))(inputs)
    
# decoder
# Because sequences are not returned by encoder for (better) compression, have to be spread
# for decoder
x = RepeatVector(sample_size)(x)

decoding = LSTM(n_dims, activation='relu', return_sequences=True, stateful=True, kernel_regularizer=regularizers.l2(regularization))(x)


model = Model(inputs=inputs, outputs=decoding)
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss)

模型摘要：

Model: "model"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_1 (InputLayer)         [(1, 20, 1)]              0         
_________________________________________________________________
lstm (LSTM)                  (1, 1)                    12        
_________________________________________________________________
repeat_vector (RepeatVector) (1, 20, 1)                0         
_________________________________________________________________
lstm_1 (LSTM)                (1, 20, 1)                12        
=================================================================
Total params: 24
Trainable params: 24
Non-trainable params: 0

这是训练模型的代码：

model.fit(
    x_train, x_train,    # learns an identity function, thus x_train is label and input at the same time
    epochs=num_epochs, batch_size=batch_size,
    shuffle=False,
    validation_data=(x_test, x_test),
    verbose=verbosity
)

我的问题是：

该模型或多或少能够重建数据所遵循的趋势，然而，如果放大，就会出现这种奇怪的周期性行为。以下是模型输出的图像。在显示输出时，我将每个序列连接在一起，这样我就可以得到数据的原始形状。第一张图片显示的是放大的on 5000 data points，第二张图片是放大的on 100 data points

令人费解的是，句号的长度总是等于sequence length (例如，上面代码中的20 )。如果我将其更改为40，这些凹凸将每50个数据点发生一次。我的理论是，这是由于LSTM单元在每个训练示例之后重新设置了它们的状态，因此无法“携带”任何状态或上下文到新的状态或上下文中。通过互联网读取，我将stateful参数设置为true，因为这将阻止模型重置我所理解的状态。同样为了训练，我设置了shuffle=False，这样序列的顺序是正确的。

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