TensorFlow lstm sagt die gleiche Klassenwahrscheinlichkeit für jedes beliebige Beispiel auf Testdatensatz voraus

Question

Ich verwende Tensorflow für die Zeitreihenklassifizierung. Ich füttere fixed window Zeitreihen zu lstm Zelle und ich versuche zu klassifizieren, wenn eine Zeitserie zu Klasse a oder Klasse b gehört. Nach einigen Trainings teste ich das Modell an neuen Zeitreihen, an denen es nie trainiert wurde. Das Problem ist, dass das Modell für jede Deferent-Zeitserie im Testdatensatz die gleiche Wahrscheinlichkeit vorhersagt. Es verhält sich wie andere Zeitserien sind gleich. Hast du irgendwelche Ideen, warum das passiert?

Answer 1

Sie könnten Ihre Vorverarbeitung überarbeiten.

Sie trainieren den LSTM mit bestimmten Trainingsdaten. Jetzt lernt es die Struktur dieser Daten. Eine Zeitreihe mit unterschiedlicher Vorverarbeitung ist nicht notwendigerweise auf die Mannigfaltigkeit der anderen Zeitreihen zurückzuführen. Der Grund für die ungeraden Vorhersagen bezieht sich auf this