我正在使用循环神经网络进行时间序列预测,并以 LSTM 作为激活函数。输入是序列数据集,输出是输入序列之后的下一个数据。我有数百个输入,一个大小相等的隐藏层,输出层有一个输出。不管我训练多少,结果总是比实际值高得多(也有其他功能),分别用下面的绿色和蓝色表示。解决办法是什么?
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我正在使用循环神经网络进行时间序列预测,并以 LSTM 作为激活函数。输入是序列数据集,输出是输入序列之后的下一个数据。我有数百个输入,一个大小相等的隐藏层,输出层有一个输出。不管我训练多少,结果总是比实际值高得多(也有其他功能),分别用下面的绿色和蓝色表示。解决办法是什么?