天気予報を作る（いい感じのモデルを立てていい感じになった編）

こんにちは．

この間作った天気短期予測モデルを改良したお話になります．

この間は Convolution LSTM だけを使って予測させてみていたわけですが，動画予測なのでちゃんとした手法が研究されています．

PredNet(https://coxlab.github.io/prednet/)というモデルもその一つ．

PredNet公式の図

要は正解をCNNでエンコードしたあと分散表現から得た予測とL1-normを取ってこれを最小化 & conv-LSTM で次ステップの画像の分散表現を予測するという気持ちみたい．

なんで小さくしてから差を取るんだ？？とか思いながらもとりあえずこれやるかと思っていたら，既にドンピシャな研究があった．（しかも大学同じだし後輩だしICANN通してるし草生えた）

Short-term Precipitation Prediction with Skip-connected PredNet. In Proceedings of the 27th International Conference on Artificial Neural Networks から引用

ぱっと見，PredNetでも難しいんだね〜ということが分かる．
ないんたんはやっぱりすごかったんだ．

本題

やっとここから本題なんですけど，PredNet でやられていたので（specialized for 天気予報）かもしれないけどいい感じのモデルを立ててやってみました，という話です．
すっかりディープ芸人になってしまった

とりあえず結果を見てほしい．

Ground Truth （ほんまもん）

Proposed （予測したもの）

2時間のデータを10分ごとに区切った12枚を1セットとして，
最初の1時間分から次の1時間分を当てるというタスクになります．

赤線より前が入力の1時間分で，この部分には1ステップ後(10分後)の予測結果が出ています．
赤線より後はnステップ後の結果が出ていて，一番右が1時間後の予想になっています．

論文のデータセットが何分刻みかわからないし縮尺もわからないのでなんとも言えないけど，主観的にかなりいい予測ができている．


で，モデルとか公開するつもりだったけど，ちゃんと評価してワンチャンPredNetよりいい精度が出るなら論文出せる気がしてきたのでもう少し練っていきます．