TensorFlow lstm 为测试数据集上的每个不同示例预测相同的 class 概率
TensorFlow lstm predicts the same class probability for every deferent example on test dataset
我正在使用 tensorflow 进行时间序列 class化。我正在向 lstm 单元格提供固定的 window 时间序列，并且我正在尝试 class 确定时间序列是否属于 class a 或 class b。经过一些培训后，我正在测试该模型的新时间序列，该时间序列从未接受过培训。问题是模型对测试数据集中每个不同的时间序列预测相同的概率。它的行为就像不同的时间序列一样。您知道为什么会这样吗？
你可以修改你的预处理。
您在一组特定的训练数据上训练 LSTM。现在它学习了这个数据的结构。具有不同预处理的时间序列不一定在您的其他时间序列所在的流形上。预测奇数的原因与this
有关
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