💻✨LSTM神经网络实例：预测误差太大怎么办？🤔

最近在用LSTM做时间序列预测时，发现模型的预测误差有点大，心里有点崩溃🧐。虽然LSTM在处理序列数据方面很强大，但有时候也会遇到这种问题。首先，检查一下数据清洗是否到位，毕竟“垃圾输入，垃圾输出”是AI界的真理😩。如果数据没问题，可能是模型结构需要调整，比如增加层数或者调整隐藏单元数量🌲。还有学习率，太大会导致震荡，太小又会收敛慢🙅‍♀️。再试试正则化或者dropout，避免过拟合📈。最后，别忘了用交叉验证评估模型表现，并不断微调参数🔍。希望这些小建议能帮到大家！💪🚀

深度学习 LSTM 误差优化 AI助手