Я пытаюсь построить модель LSTM, которая предсказывает один категориальный вывод, используя входные данные за последние три дня.Для входных данных одно дневное наблюдение имеет 1 массив размером 136 с логическим типом и 2 целых числа, которые относятся к дате и времени наблюдения.
Без даты и времени наблюдения я попробовал подобную модель
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LSTM(128, batch_input_shape = (1,3,136), stateful=True))
model.add(tf.keras.layers.Dense(28,activation='softmax'))
Однако, результат был довольно плохим.Изображение результата обучения ниже.
(Пожалуйста, нажмите на гиперссылку) введите описание изображения здесь
Итак, у меня есть два вопроса к этой модели.
Во-первых, это правильный путь с тремя массивами?Во-вторых, как правильно использовать массивы и целочисленные данные?