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時系列分類にテンソルを使用しています。私はlstmセルにfixed window timeseriesを与えています。そして、timeserieがクラスaまたはクラスbに属しているかどうかを分類しようとしています。いくつかのトレーニングの後、私はそれが訓練されていない新しい時系列にモデルをテストしています。問題は、モデルがテストデータセット内のすべての時間セリエンスに対して同じ確率を予測することです。それは異種の時代のように振る舞います。それがなぜ起こっているのかあなたは何か考えがありますか？TensorFlow lstmは、テストデータセットのすべての異なるサンプルについて同じクラスの確率を予測します。
あなたのコードを共有できますか？最も可能性の高い説明は、入力の処理方法に問題があることです。 – mrry
私は、私のテストデータセットに非常に異質なタイムリーを追加する実験を行い、ネットワークはこれを区別することができました。ネットワークの感度が十分ではないか、サンプル間の相違を拡大するためにデータにいくつかの前処理を行う必要があります –