我需要一个帮助：我认为我在keras的模型过度拟合 .
我注意到，当我的模型运行时，损失值会降低，而val_loss会变高 .
也许我在代码的预处理部分犯了一个错误，请你看看，我真的很感激！
def split_into_chunks(data, train, predict, step, scale=True):
X, Y = [], []
for i in range(0, len(data), step):
try:
x_i = data[i:i+train]
y_i = data[i+train+predict]
timeseries = np.array(data[i:i+train])
mean = np.mean(timeseries)
std = np.std(timeseries)
if scale:
timeseries = preprocessing.scale(timeseries)
y_i = ((y_i - np.mean(x_i)) / np.std(x_i))
x_i2 = timeseries
y_i = np.array(y_i)
except:
break
X.append(x_i2)
Y.append(y_i)
return X, Y
这是用于预处理我将用于训练NN的数据的代码 . 我有点害怕我正在以不同的方式规范化训练和测试数据 . 你怎么看？先感谢您！