Выходные прогнозы моего LSTM для временного ряда с действительным числом выходят все положительные, несмотря на отрицательные значения на входе. Возможно, net просто всегда предсказывает положительный результат, но я надеюсь, что это не так. Я полагаю, что активация Tensorflow LSTM по умолчанию для рекуррентного слоя - tanh и sigmoid. Можете ли вы найти причину всех положительных результатов в следующем коде?
model = Sequential()
model.add(LSTM(300, input_shape=(train_x.shape[1:]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LSTM(300, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.1))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LSTM(300, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(BatchNormalization
model.add(LSTM(300, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(LSTM(300))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Dense(1, activation='linear'))
Спасибо
Пожалуйста, спросите, есть ли что-то еще, что вам нужно, чтобы определить причину.