我正在尝试优化基于LSTM回归的预测模型。因此，我在代码中放了一个循环，以找到最佳的学习率。但是我认为出了点问题。验证损失从接近零开始，一直保持在那里（比较图片）。 Training- and Val-Loss
czq40034234 回答：Val损失从接近零开始并保持不变-火车损失正常
用于深度学习的数据很少。
根据图形，很可能您过度拟合了验证集。考虑到在测试和/或验证真的很容易的情况下未启用退出功能的情况，在其他情况下，验证损失可能会比训练损失小。
我的建议是以下列方式（16000-2000-2000）大量增加数据集，至少拆分20000个样本。 LSTM需要大量数据进行训练。