все.
Мы делаем проект: изучить распределение базовых данных, полученных в результате экспериментов с использованием рекуррентной нейронной сети (RNN).
Однако, если мы сгенерируем два набора данных, используя разные методы эксперимента, соответственно, количество выборок, необходимых для достижения одинаковой точности (0,99), будет существенно различаться (~ 3000 и ~ 12000).
Ниже приведены некоторые испытания, которые мы уже адаптировали:
Мы строим два распределения и видим, что они очень похожи (точность ~ 0,982).
Мы повторяем обучающий код несколько раз, обнаруживая, что явления не меняются.
Мы используем одинаковое количество выборок (N = 5000), и точность равна 0,992 и 0,988 соответственно.
Пожалуйста, дайте нам любую услугу !!! Спасибо за любую потенциальную подсказку !!!