У меня есть набор данных, на котором я тренирую модель RNN. мой набор данных содержит 398 образцов и 330 объектов, я сократил число функций до 39 с помощью ExtraTreeclassifier (). это моя модель:
model=Sequential()
model.add(SimpleRNN(30,input_dim=nb_features,return_sequences=True))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(p=0.2))
model.add(SimpleRNN(30,return_sequences=False))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(20, init='uniform'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(p=0.2))
model.add(Dense(1, init='uniform'))
model.add(Activation('sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])
history = model.fit(x_train,y_train,validation_data=(x_test,y_test),batch_size=32,epochs=200)
Я пробовал Dropout, но моя модель переоснащается: ![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/VrWft.png)
Любое решение для моей модели?