LSTM時序預測時歸一化問題

LSTM時序預測時歸一化問題 在作項目時，發現數據歸一化對模型訓練結果影響很大，其中還涉及到不少細節問題。如下經過空氣污染預測的例子來進行說明。（數據和代碼網上都有提供）code 描述：在空氣污染預測例子中，共有8個屬性，利用過去24小時的污染數據和天氣條件預測下一個時刻（t+1）可能的污染值orm 問題： 不對數據進行歸一化處理時，loss(mae)將會很大，lstm模型也訓練很差，以下圖所示：

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