Я новичок в машинном обучении и пытаюсь выяснить, как рассчитывается точность при использовании слоя RepeatVector. Я создал рекуррентную нейронную сеть, которая использует двунаправленный LSTM с RepearVector с аргументом 10, а также слой TimeDistributed в конце. Нейронная сеть выводит матрицу 10x1. Я использую функцию потери среднего квадрата ошибки (MSE) в функции компиляции. Когда я запускаю нейронную сеть и пытаюсь подогнать ее под входные данные x и y train, я могу получить точность 87%. Я хочу улучшить точность, но для этого мне нужно выяснить, как рассчитывается точность. Я понимаю, что RepeatVector повторяет ввод и перезапускает новый вывод каждый раз, чтобы создать последовательные данные, равные значению, введенному для аргумента. Точность рассчитывается для каждого отдельного выхода с соответствующим индексом в матрице данных у поезда или это полная выходная матрица по сравнению с соответствующей матрицей в данных у поезда? Кроме того, есть ли способ заставить функцию потерь вычислить точность для каждого отдельного индекса выходной функции или матрицы в целом?