Я пытаюсь сделать регрессию с помощью LSTM и мини-пакетирования.Таким образом, у меня есть 7 функций различных диапазонов, поэтому я масштабирую их между 0 и 1. Моя первая попытка состояла в том, чтобы не масштабировать целевую переменную, которая колеблется в диапазоне 500-1000, но модель не могла ничего узнать.Итак, после прочтения некоторых постов, это потому, что первоначальный вывод моей модели слишком далек от результата, и поэтому я получу огромные потери.
Так что, если я также масштабирую целевую переменную, модель, кажется, узнает довольнохорошо.В эпоху я вычисляю mse модели после того, как увидел партию.В конце эпохи я суммирую потери на партию и делю ее на количество партий, верно?
Как я могу интерпретировать это значение потери сейчас?Это действительно маленький, около 0,01.Но разве это не потому, что я масштабировал свою цель от 0 до 1?Как я могу получить от этого значения до «реального» mse между исходными целевыми значениями, потому что это mse будет намного больше, верно?0,01 действительно показывает, насколько хорошо производительность модели соответствует моим фактическим исходным целевым значениям ??
Спасибо за помощь