Val Loss начинается близко к нулю и остается - потеря поезда в норме

Question

Я пытаюсь оптимизировать мою модель прогнозирования на основе регрессии LSTM. Поэтому я включил цикл в свой код, чтобы найти лучшую скорость обучения. Но я думаю, что-то не так. При проверке потерь она начинается близко к нулю и остается там (сравните рисунок). Обучение - и Val-Loss

Answer 1

У вас очень мало данных для глубокого изучения.

Согласно графику, очень вероятно, что вы подходите к набору валидации. Есть и другие случаи, когда потеря при проверке может быть меньше потери при обучении, учитывая случаи, когда отсев не включен, когда тестирование и / или проверка действительно проста.

Мое предложение - увеличить вашнабор данных значительно, по крайней мере 20000 выборок в целом разделены следующим образом (16000 - 2000 - 2000). Для обучения LSTM требуется много данных.