我正在使用 Tensorflow 概率模型。当然是概率结果，误差的导数不会为零（否则模型将是确定性的）。预测是不稳定的，因为我们在损失的导数中有一个范围，比如说在凸优化中，例如从 1.2 到 0.2。
每次训练模型时，此间隔都会生成不同的预测。有时我得到一个很好的拟合（红色=真实，蓝线=预测+2标准偏差和-2标准偏差）：
有时不是，具有相同的超参数：
有时镜像：
出于商业目的，这是非常有问题的，因为预计预测会提供稳定的输出。
这是代码：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_probability as tfp
np.random.seed(42)
dataframe = pd.read_csv('Apple_Data_300.csv').ix[0:800,:]
dataframe.head()
plt.plot(range(0,dataframe.shape[0]),dataframe.iloc[:,1])
x1=np.array(dataframe.iloc[:,1]+np.random.randn(dataframe.shape[0])).astype(np.float32).reshape(-1,1)
y=np.array(dataframe.iloc[:,1]).T.astype(np.float32).reshape(-1,1)
tfd = tfp.distributions
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(1,kernel_initializer='glorot_uniform'),
tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfd.Normal(loc=t, scale=1)),
tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfd.Normal(loc=t, scale=1)),
tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfd.Normal(loc=t, scale=1))
])
negloglik = lambda x, rv_x: -rv_x.log_prob(x)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.0001), loss=negloglik)
model.fit(x1,y, epochs=500, verbose=True)
yhat = model(x1)
mean = yhat.mean()
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
mm = sess.run(mean)
mean = yhat.mean()
stddev = yhat.stddev()
mean_plus_2_std = sess.run(mean - 2. * stddev)
mean_minus_2_std = sess.run(mean + 2. * stddev)
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.plot(y,color='red',linewidth=1)
#plt.plot(mm)
plt.plot(mean_minus_2_std,color='blue',linewidth=1)
plt.plot(mean_plus_2_std,color='blue',linewidth=1)
失利：
Epoch 498/500
801/801 [==============================] - 0s 32us/sample - loss: 2.4169
Epoch 499/500
801/801 [==============================] - 0s 30us/sample - loss: 2.4078
Epoch 500/500
801/801 [==============================] - 0s 31us/sample - loss: 2.3944
有没有办法控制概率模型的预测输出？损失停止在 1.42，甚至降低了学习率并增加了训练 epoch。我在这里想念什么？
回答后的工作代码：
init = tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(1,kernel_initializer='glorot_uniform'),
tfp.layers.DistributionLambda(lambda t: tfd.Normal(loc=t, scale=1))
])
negloglik = lambda x, rv_x: -rv_x.log_prob(x)
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.0001), loss=negloglik)
model.fit(x1,y, epochs=500, verbose=True, batch_size=16)
yhat = model(x1)
mean = yhat.mean()
sess.run(init)
mm = sess.run(mean)
mean = yhat.mean()
stddev = yhat.stddev()
mean_plus_2_std = sess.run(mean - 3. * stddev)
mean_minus_2_std = sess.run(mean + 3. * stddev)