Keras 训练LSTM时KERA的验证损失和LSTM的稳定性

我现在使用Keras来训练我的LSTM模型，以解决时间序列问题。我的激活函数是线性的，优化器是Rmsprop。 然而，我观察到，随着时间的推移，训练损失逐渐减少，并在一个较小的值附近波动，而验证损失则随着较大的方差而上下波动

因此，我提出两个问题： 1.验证丢失是否会影响培训过程？算法是否会考虑验证损失，并在其波动较大的情况下降低学习速度？ 2.如何使模型更稳定，以便返回更稳定的验证损失值

谢谢

验证丢失是否会影响培训过程

不是。验证损失只是培训过程中排除的一小部分数据样本。它在一个时代结束时通过网络运行，以测试训练进行得如何，以便您可以检查模型是否过拟合（即训练损失远远小于验证损失）

验证损失的波动

如果没有网络或数据，回答这个问题会有点困难。这可能只是意味着您的模型没有很好地收敛到看不见的数据，这意味着它没有看到从训练数据到验证数据的足够相似的趋势，并且每次调整权重以更好地适应训练数据时，模型对于验证集的准确度就会降低。你可能会降低学习率，但如果你的训练损失正在缓慢减少，那么学习率可能会很好。我认为在这种情况下，你必须问自己几个问题。我有足够的数据吗？我的数据中是否存在真实的时间序列趋势？我是否正确地规范化了数据？对于我拥有的数据，我的网络是否过大

验证丢失是否会影响培训过程

不是。验证损失只是培训过程中排除的一小部分数据样本。它在一个时代结束时通过网络运行，以测试训练进行得如何，以便您可以检查模型是否过拟合（即训练损失远远小于验证损失）

验证损失的波动

如果没有网络或数据，回答这个问题会有点困难。这可能只是意味着您的模型没有很好地收敛到看不见的数据，这意味着它没有看到从训练数据到验证数据的足够相似的趋势，并且每次调整权重以更好地适应训练数据时，模型对于验证集的准确度就会降低。你可能会降低学习率，但如果你的训练损失正在缓慢减少，那么学习率可能会很好。我认为在这种情况下，你必须问自己几个问题。我有足够的数据吗？我的数据中是否存在真实的时间序列趋势？我是否正确地规范化了数据？就我拥有的数据而言，我的网络是否过大？

可能的原因：

与通常发生的培训集相比，您的验证集非常小。权重的微小变化使验证损失的波动比训练损失大得多。这可能并不一定意味着你的型号太合适了。只要验证损失的总体趋势持续下降

可能您的培训和验证数据来自不同的来源，它们可能具有不同的分布。当您的数据是时间序列，并且您按特定的时间戳分割了培训/验证数据时，可能会发生这种情况

验证丢失是否会影响培训过程？ 不，验证（向前传球一次）和培训（向前和向后）是不同的过程。因此，一个forword通行证不会改变你下一步的训练方式

算法是否会考虑验证损失，并在其波动较大的情况下降低学习速度？ 不，但我想你可以实现自己的方法来实现。然而，需要注意的是，该模型试图学习成本函数的最佳解决方案，而成本函数仅由训练数据提供，因此通过观察验证损失来改变学习率没有太大意义

如何使模型更稳定，以便返回更稳定的验证损失值？ 上述原因已说明。如果是第一种情况，放大验证集将使您的损失看起来更稳定，但这并不意味着它更适合。我的建议是，只要您确信您的模型没有过度拟合（列车损失和验证损失之间的差距不太大），您就可以保存验证损失最低的模型

如果是第二种情况，则可以根据您的情况进行复杂处理。您可以尝试排除训练集中与验证集“不相似”的样本，或者如果您有足够的数据，可以扩大模型的容量。或者可能会添加更多指标来监控培训效果。

可能的原因：

与通常发生的培训集相比，您的验证集非常小。权重的微小变化使验证损失的波动比训练损失大得多。这可能并不一定意味着你的型号太合适了。只要验证损失的总体趋势持续下降

可能您的培训和验证数据来自不同的来源，它们可能具有不同的分布。当您的数据是时间序列，并且您按特定的时间戳分割了培训/验证数据时，可能会发生这种情况

验证丢失是否会影响培训过程？ 不，验证（向前传球一次）和培训（向前和向后）是不同的过程。因此，一个forword通行证不会改变你下一步的训练方式

算法是否会考虑验证损失，并在其波动较大的情况下降低学习速度？ 不，但我想你可以实现自己的方法来实现。然而，有一件事需要注意，该模型试图学习成本函数的最佳解决方案，而成本函数是由