Я работаю над моделью прогнозирования временных рядов.Я использую LSTM (керас + тензор потока).Набор данных представляет собой один столбец.Я обучаю модель двумя различными способами, как показано в примере:
Случай № 1: однонаправленный шаг за 1 раз
train = [1, 2, 3, 4,5, 6, 7], trainX = [1, 2, 3, 4, 5, 6], trainY = [2, 3, 4, 5, 6, 7]
Случай № 2: Однорядный 3-х тактный шаг
train = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], trainX = [[1, 2, 3], [2, 3, 4],[3, 4,5], ...], trainY = [4, 5, 6, ...]
Я строю потеря поезда и потеря проверки для каждого случая в одном графике на рисунке -> Потери в поездах против потерь при проверке для каждого случая
tr_loss_ts, val_loss_ts связаны с Случай № 2 и tr_lossи val_loss связан с Case # 1 .
Можем ли мы считать, что модель не подходит в обоих случаях?