Переоснащение из-за предварительной обработки данных - PullRequest
0 голосов
/ 09 декабря 2018

Мне нужна помощь: я думаю, что моя модель в керасе переоснащена.

Я заметил, что когда моя модель работает, значение потерь уменьшается, а val_loss становится выше.

Может быть, я допустил ошибку в части предварительной обработки кода, не могли бы вы взглянуть, пожалуйста, я был бы очень признателен!

def split_into_chunks(data, train, predict, step, scale=True):
    X, Y = [], []
    for i in range(0, len(data), step):
        try:
            x_i = data[i:i+train]
            y_i = data[i+train+predict]


            timeseries = np.array(data[i:i+train])
            mean = np.mean(timeseries)
            std = np.std(timeseries)

            if scale: 
                timeseries = preprocessing.scale(timeseries)
                y_i = ((y_i - np.mean(x_i)) / np.std(x_i))


            x_i2 = timeseries
            y_i = np.array(y_i)
        except:
            break

        X.append(x_i2)
        Y.append(y_i)

    return X, Y

Это код для предварительной обработки данных, которые я 'Я собираюсь использовать для обучения NN.Я немного боюсь, что нормализую данные для тренировок и тестирую по-другому.Как вы думаете?Заранее спасибо!

...