我使用tensorflow进行时间序列分类 . 我正在向固定窗口时间序列提供lstm单元格，我正在尝试对时间序列属于a类还是b类进行分类 . 经过一些培训，我正在测试模型到新的时间序列，它从未接受过培训 . 问题是模型预测测试数据集中每个不同时间序列的概率相同 . 它的行为就像不同的时间序列是一样的 . 你知道为什么会这样吗？
您可以修改预处理 .
您可以在一组训练数据上训练LSTM . 现在它学习了这些数据的结构 . 具有不同预处理的时间序列不一定是您的其他时间序列所在的多方面 . 奇数预测的原因与this有关
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您可以修改预处理 .
您可以在一组训练数据上训练LSTM . 现在它学习了这些数据的结构 . 具有不同预处理的时间序列不一定是您的其他时间序列所在的多方面 . 奇数预测的原因与this有关