Во время обучения модели LSTM я столкнулся с одной проблемой, которую не мог решить. Для начала позвольте мне описать мою модель: я использовал стекированную модель LSTM в Pytorch с 3 слоями, 256 скрытыми единицами в каждом слое, чтобы предсказать моменты соединения человека и углы соединения из функций EMG. После обучения модель может хорошо предсказать, когда истинность земли далека от 0, но когда истинность земли близка к нулю, всегда существует смещение между прогнозируемой величиной и истинностью земли. Я предполагаю, что причина в том, что большое значение истинности на земле даст больше влияния в процессе обучения, чтобы уменьшить функцию потерь.
Это результат:
Прогноз для набора проверки 
Прогноз для набора обучения 
Как видно из рисунков, в обоих наборах данных модель может хорошо прогнозировать, когда истинность земной поверхности выше 20 градусов. Я пробовал с различными функциями потери, но ситуация не улучшилась. Поскольку я только начинающий в этой области, я надеюсь, что кто-то может указать на проблему в моем методе и как ее решить. Спасибо!