ニューラルネットワークは収束し、トレーニングは正確ですが、現実世界では失敗します

Question

これはこのサイトの私の最初の質問です。私は、ニューラルネットワークを練習しようとしています。私のプログラムでは、前日と比較して、ある日に温度が上がるか下がるかを予測しています。私の訓練データセットは、過去10日間と、前日に比べて上がったか下がったかで構成されています。私はこれが天気を予測する有効な方法であるとは言いませんが、それは私の問題をさらに混乱させます。

プログラムを25日間（50日前〜25日前）トレーニングした後、次の25日間（25日前から昨日）にテストします。テストセットで100％の精度を一貫して取得します。私はグラデーションの降下のためのアルファを追加し、約60の隠れたレイヤーを持っています。もし0.7のようなアルファを大きくすると、精度は〜40％に低下するので、私のテストコードは正しいと思います。

私は100％正確な精度を持っていると仮定して、明日の天気を予測し、明日の翌日を予測するために過去9日間を使用しました。私は天気がどんなものかを見て待っていたし、私のプログラムは予言に邪魔されていた。私はテストのためにこれを1週間実行し、約60％の翌日を予測する正確さがあり、その後は約10％しか予測しませんでした。

TL; DR 詳細についてはお詫び申し上げますが、私の質問は、ニューラルネットワークがテストで100％の精度になり、実際には壮大に失敗する原因になるのでしょうか？助けてくれてありがとうございます。（もし誰かがコメントの方法を説明してくれます）

Answer 1

私の最初のことでしたが、トレーニングとテストのデータを投稿して、実際の世界'。 テストしているときに、以前のデータ（既にデータがあるかどうか）を正しく使用していて、実際に予測を使用してデータを修正しているかどうかが問題です。あなたはここで一貫しているべきです。 PD。私の英語は申し訳ありませんが、私はまだ学んでいます。