为什么LSTM模型不能正确预测值

Question

我正在使用LSTM模型来预测数据。但是，执行模型时，它不会包装到边缘的值。

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这是lstm模型

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(100, activation='relu', input_shape=(n_steps_in,1))))
model.add(RepeatVector(n_steps_out))
model.add(LSTM(100, activation='relu', return_sequences=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(1)))
model.compile(optimizer='adam', loss="mae", metrics = [test_acc])

# fit model
model.fit(X_train, y_train, epochs=7)

有人可以解释为什么模型直到底部（0r至少接近）才预测值吗？

P.S：我也尝试过将纪元更改为100和其他组合