小编Mos*_*osu的帖子

我正在尝试训练 Keras LSTM 模型来预测序列中的下一个数字。

1. 下面我的模型有什么问题，当模型没有学习时我如何调试
2. 我如何决定使用哪些图层类型
3. 编译时我应该根据什么选择损失和优化器参数

我的输入训练数据的形状 (16000, 10) 如下所示

[
    [14955 14956 14957 14958 14959 14960 14961 14962 14963 14964]
    [14731 14732 14733 14734 14735 14736 14737 14738 14739 14740]
    [35821 35822 35823 35824 35825 35826 35827 35828 35829 35830]
    [12379 12380 12381 12382 12383 12384 12385 12386 12387 12388]
    ...
]

相应的输出训练数据的形状 (16000, 1) 如下所示

[[14965] [14741] [35831] [12389] ...]

正如 LSTM 所抱怨的，我重塑了训练/测试数据

X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)
X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)

这是最终的训练/测试数据形状

Total Samples: 20000 …