Comments (8)
俺也一样,最近也碰到了这个问题
from lstm.
你好,我想请教一下,我学习了一下LSTM多变量3这个完整的算例,结果看上去预测值会比实际值滞后一格,请问这是为什么。从代码上看标签都是取得数据重构后最后一列的数据,这个现象是正常的嘛。
![]()
是正常的,主要原因是这是这个网络只是一个用于学习的基本的简单网络,以及训练数据集并不足够,并没有训练得到很好的效果。如果想进一步提高准确率,需要对网络模型进行进一步的优化
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俺也一样,最近也碰到了这个问题
是正常的,主要原因是这是这个网络只是一个用于学习的基本的简单网络,以及训练数据集并不足够,并没有训练得到很好的效果。如果想进一步提高准确率,需要对网络模型进行进一步的优化
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你好,我想请教一下,我学习了一下LSTM多变量3这个完整的算例,结果看上去预测值会比实际值滞后一格,请问这是为什么。从代码上看标签都是取得数据重构后最后一列的数据,这个现象是正常的嘛。
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是正常的,主要原因是这是这个网络只是一个用于学习的基本的简单网络,以及训练数据集并不足够,并没有训练得到很好的效果。如果想进一步提高准确率,需要对网络模型进行进一步的优化
补充多问一下,主要的运行过程中最后计算得到的RMSE是根据这个错位结果来的,导致RMSE看上去挺大的。别的算例里面有训练数据集不足的,确实是看上去是简单的平移,这个算例初始的训练集是一年,我把它增加到两年三年好像也没有改善,麻烦请教一下训练集大概要是多少才能不出现这种现象。
另外,真的很感谢,算例讲得其实很清楚,有很多注释,算是我神经网络的入门学习资料了!
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你好,我想请教一下,我学习了一下LSTM多变量3这个完整的算例,结果看上去预测值会比实际值滞后一格,请问这是为什么。从代码上看标签都是取得数据重构后最后一列的数据,这个现象是正常的嘛。
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是正常的,主要原因是这是这个网络只是一个用于学习的基本的简单网络,以及训练数据集并不足够,并没有训练得到很好的效果。如果想进一步提高准确率,需要对网络模型进行进一步的优化
补充多问一下,主要的运行过程中最后计算得到的RMSE是根据这个错位结果来的,导致RMSE看上去挺大的。别的算例里面有训练数据集不足的,确实是看上去是简单的平移,这个算例初始的训练集是一年,我把它增加到两年三年好像也没有改善,麻烦请教一下训练集大概要是多少才能不出现这种现象。 另外,真的很感谢,算例讲得其实很清楚,有很多注释,算是我神经网络的入门学习资料了!
仅仅去增加数据量,有用但也是不够的。要考虑从网络结构的调整,参数的优化,以及训练数据的特征工程入手。LSTM的本质是RNN,或多或少都会导致新数据比旧数据的权重大
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我最近刚学LSTM也遇到了这个问题,似乎LSTM模型本身就是有滞后性的。查了一下,可以通过增加特征维度或者改变模型的输入输出维度解决。想问一下楼主最终是怎么解决的?
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我最近刚学LSTM也遇到了这个问题,似乎LSTM模型本身就是有滞后性的。查了一下,可以通过增加特征维度或者改变模型的输入输出维度解决。想问一下楼主最终是怎么解决的?
目前无法真正解决,只能通过增加特征维度有限的提升精确度
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我最近刚学LSTM也遇到了这个问题,似乎LSTM模型本身就是有滞后性的。查了一下,可以通过增加特征维度或者改变模型的输入输出维度解决。想问一下楼主最终是怎么解决的?
目前无法真正解决,只能通过增加特征维度有限的提升精确度
好的,感谢您的回复!
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