LSTM keras包非相干输出

Question

我正在模仿此page中的代码，实现LSTM以预测时间序列行为。我使用R所以我只是翻译了内容并使用R keras包将其修改为我的数据集。

所以，在这里，我有

train_input是8到21之间随机数的向量，比方说[9,10,19,17，...]。 train_output是向前移动train_input向量的一步：[10,19,17，...]。

model <- keras_model_sequential()
model %>% layer_lstm(model,4,input_shape=c(1,1)%>% layer_dense(1)
model %>%compile(loss="mean_squared_error",optimizer="adam")
model %>% fit(train_input,train_output)
model %>% predict(test)

我通过

格式化了预期train_input格式的3D

train_input <- array(train_input,dim=c(length(train_input),1,1))

现在，当我为测试向量运行mod%>% predict(test)时，我会在0和1之间得到不连贯的数字，就好像已经计算了概率一样。有人有解释吗？