預測問題中，lstm在訓練過程中，loss對於測試集中誤差的影響

1 問題定義

時間序列預測問題，用歷史數據，來預測未來數據

 

2 誤差衡量標准

RMSE

 

3 網絡結構

lstm單層網絡結構

輸出層為一個神經元

 

4 訓練過程

loss函數采用MSE

epoch = 20

 

5 實驗結果

四次測試結果如下：

lstm: [377.532] ，loss=0.00022790221479810906

lstm: [331.740] ，loss=0.00022828886073753883

lstm: [303.397] ，loss=0.0002286371517965179

lstm: [304.071] ，loss=0.00022517439708283525

 

6 討論

loss接近時，表現出完全不同的誤差RMSE。可以用什么觀點解釋這種現象？