Подходит ли эта модель Keras LSTM?

Question

Я думаю, что эта модель не подходит. Это правильно?

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
lstm_1 (LSTM)                (50, 60, 100)             42400     
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout)          (50, 60, 100)             0         
_________________________________________________________________
lstm_2 (LSTM)                (50, 60)                  38640     
_________________________________________________________________
dropout_2 (Dropout)          (50, 60)                  0         
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (50, 20)                  1220      
_________________________________________________________________
dense_2 (Dense)              (50, 1)                   21        
=================================================================

Выше приведено краткое описание модели.
Любой совет о том, как модель может быть улучшена?

Answer 1

Когда потери на поездах и на тестах плохие, ваша модель не подходит, что не так. Судя по графику потерь модели, потери поезда и испытания близки по стоимости и хороши. Возможно, в этом случае будет полезно больше данных об обучении, чтобы понять, насколько быстро снизилась потеря поезда. Я думаю, что данные, используемые для обучения и проверки (первый график), меньше и очень связаны друг с другом (меньше дисперсии). Таким образом, модель видит совершенно другой тип данных из вашего второго графика, который он никогда не видел во время обучения (на основе набора данных обучения и проверки, использованного для генерации модели). Как уже упоминалось, сначала попробуйте удалить выпадение (это я и имел в виду под регуляризацией).