Я использую нейронную сеть для прогнозирования значений, основанных на статистике.
# define the keras model
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=param_qty, activation='relu', kernel_initializer='he_uniform'))
model.add(Dense(10, activation='relu', kernel_initializer='he_uniform'))
model.add(Dense(10, activation='relu', kernel_initializer='he_uniform'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
# compile the keras model
opt = SGD(lr=0.01, momentum=0.9) #opt is an instance of SGD optimizer with parameters set in the brackets
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt)
Проблема в том, что иногда она дает мне, казалось бы, случайные пики, подобные представленным на картинке. Входные данные не имеют пиков, даже отдаленно напоминающих изображенные на картинке. Иногда простой перезапуск сети помогает получить «нормальный» результат, иногда - нет. Ребята, скажите, пожалуйста, в каком направлении смотреть?
