改善LSTM的MSE

问题描述

我试图通过使用脱除层，batchNormalization，更密集的层来提高我的准确性，但是没有什么可以显着改善我的LSTM。寻找建议。如果有帮助，我正在使用128的回望和112的回望。这是我的建筑，

generatorMultiF=gen(xMulti_trainF,yMulti_trainF,batches)

model4 = Sequential()
model4.add(LSTM(20,activation='relu',input_shape=(xMulti_trainF.shape[1],xMulti_trainF.shape[2]),return_sequences=True))
model4.add(LSTM(20,activation='relu'))
model4.add(Dense(yMulti_trainF.shape[1]))

model4.compile(optimizer='adam',loss='mse')

history=model4.fit_generator(generatorMultiF,steps_per_epoch=steps,epochs=150,verbose=1,shuffle=True)

我的损失仅降至0.008，我需要的更低，该数据使用MinMaxScaler进行缩放。

解决方法

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