Плохое предсказание сети при хорошей обучаемости
13.07.2021
Построена нейронная сеть на основе архитектуры PINN. Обучается хорошо, но предсказывает плохо (см. вложения). Хотелось бы получить рекомендации как это можно исправить.
Популярные посты
- как определить координаты X и Y для построения неориентированного графа функцией gplot(A,XYCoords), заданной матрицей смежности?
- The Sprunki Phenomenon: From Music Mod to Mascot Horror Icon
- Free Online Gaming Without Limits – OzGames.io
- The Community and Collaboration in Geometry Dash
- Doodle Baseball for Kids: Safe, Fun, and Educational Play
- Взаимная индутивность трех катушек
- Retro Bowl 26 – The Ultimate Free Football Experience
- Where can I find a fun and reliable soundboard unblocked to play meme and game sounds online?
- Wacky Flip – The Hilarious Flip-and-Land Challenge
- Poly Track: Experience high-speed online racing and masterful skills
Темы
- Цифровая обработка сигналов
- Системы управления
- Математика и статистика
- Электропривод и силовая электроника
- Изображения и видео
- Системы связи
- Робототехника и беспилотники
- Встраиваемые системы
- ПЛИС и СнК
- Глубокое и машинное обучение(ИИ)
- Автоматизация испытаний
- Верификация и валидация
- Радиолокация
- Биология
- Другое
Популярные теги
MATLAB (313)
Simulink (209)
конкурс_hub.exponenta_2019 (54)
конкурс_hub_2021 (46)
Student_Hub_2021 (45)
Электропривод (38)
StudentHub2019 (35)
системы управления (35)
моделирование (28)
VIIВСЕРОССИЙСКАЯКОНФЕРЕНЦИЯ (27)
электротехника (25)
МОП (25)
MATLAB-программирование (25)
ЦОС (25)
доклад (25)
В скобках указано количество постов по тегу
Все теги
Ответы
Подробнее бы?
Какие подробности нужны? Вот модель сети:
После доработки стало лучше, но качество предсказания пока оставляет желать лучшего.
Какие гиперпараметры лучше настраивать в такой ситуации?
Добавить дропауты?
Плюс возможно ваша архитектура не подходит для ваших данных.
Пробовали ARIMA?
Какие рекомендации по добавлению дропаутов?
ARIMA не пробовали