我正在尝试编写一个RNN模型，该模型将预测整数序列中的下一个数字。模型损失在每个时期都会变小，但是预测永远不会变得非常准确。我已经尝试了许多火车的大小和时期，但是我的预测值总是与期望值相差几位数。您能否给我一些提示，以改善或我做错了什么？这是代码：from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense, Dropout, LSTMfrom keras.callbacks import ModelCheckpointfrom keras.utils import np_utilsfrom keras import metricsimport numpy as nptraining_length = 10000rnn_size = 512hm_epochs = 30def generate_sequence(length=10): step = np.random.randint(0,50) first_element = np.random.randint(0,10) first_element = 0 l_ist = [(first_element + (step*i)) for i in range(length)] return l_isttraining_set = []for _ in range(training_length): training_set.append(generate_sequence(10))feature_set = [i[:-1] for i in training_set]label_set = [i[-1:] for i in training_set]X = np.reshape(feature_set,(training_length, 9, 1))y = np.array(label_set)model = Sequential()model.add(LSTM(rnn_size, input_shape = (X.shape[1], X.shape[2]), return_sequences = True))model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(rnn_size))model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(y.shape[1], activation='linear'))model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy'])filepath="checkpoint_folder/weights-improvement.hdf5"checkpoint = ModelCheckpoint(filepath, monitor='loss', verbose=1, save_best_only=True, mode='min')callbacks_list = [checkpoint]model.fit(X,y,epochs=hm_epochs, callbacks=callbacks_list)效果：30个纪元后（亏损：66.39）：1顺序：[0，20，40，60，80，100，120，140，160]预期：[180] || 得到了：[181.86118]2顺序：[0，11，22，33，44，55，66，77，88]预期：[99] || 得到了：[102.17369]3顺序：[0，47，94，141，188，235，282，329，376]预计：[423] || 得到了：[419.1763]4顺序：[0，47，94，141，188，235，282，329，376]预期：[423] || 得到了：[419.1763]5序列：[0，4，8，12，16，20，24，28，32]预期：[36] || 得到了：[37.506496]6序列：[0，48，96，144，192，240，288，336，384]预期：[432] || 得到了：[425.0569]7顺序：[0、28、56、84、112、140、168、196、224]预期：[252] || 得到了：[253.60233]8顺序：[0、18、36、54、72、90、108、126、144]预期：[162] || 得到了：[163.538]9顺序：[0，19，38，57，76，95，114，133，152]预期：[171] || 得到了：[173.77933]10序列：[0，1，2，3，4，5，6，7，8]预期：[9] || 得到了：[9.577981]...
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