Python TFlearn - 損失が高すぎる

Question

入力の形の問題を修正した後、私のプログラムを走らせたが、問題は、プログラムによって印刷された総損失があまりにも高いことである（例えば、クイックスタートチュートリアル）。

私の目標は、過去のデータ（スコアがタグ付けされた10M以上のエントリがある）を使って将来のエントリの混​​雑を予測することです。トレーニングに問題はないはずです。ここで

は私のコードです：

​​

私のExcelファイル

calculed_at , congestion 
1 , 56 
2 , 21 

これは結果がどのように見えるかである（2列、100 000リーニュ）の外観のこの種を持っている（15エポック） ：

Training samples: 50000 
Validation samples: 0 
.... 
-- 
Training Step: 40625 | total loss: 15.27961 | time: 17.659s 
| Adam | epoch: 013 | loss: 15.27961 - acc: 0.7070 -- iter: 50000/50000 
-- 
Training Step: 43750 | total loss: 15.66268 | time: 17.549s 
| Adam | epoch: 014 | loss: 15.66268 - acc: 0.7247 -- iter: 50000/50000 
-- 
Training Step: 46875 | total loss: 15.94696 | time: 18.037s 
| Adam | epoch: 015 | loss: 15.94696 - acc: 0.7581 -- iter: 50000/50000 
-- 

このような高損失の原因について考えてみませんか？印刷された精度があまりにも悪くないので、奇妙に思える。ご協力ありがとうございました。

編集：私はちょうど今しようとしたとき、私は合計280を超える損失（かろうじて上記0,3または以下の精度を）持っていたので、私は論文値を取ったとき、良い瞬間のようでした。

Answer 1

時系列では、時間ウィンドウのフレームを考慮して入出力サンプルを作成します。各ウィンドウで、サンプルが{0, 1, ...N}の場合、最初のN-1サンプルを入力として、最後のサンプルを出力として選択します。その後、回帰を行い、time predictionを行うことができます。