我在Keras上这样做正确吗？

Question

我正在使用2 BLSTM和2 FC层进行序列分类的keras实现。我的数据形状为（2655,219,835），其中219是步长，835是要素数量。训练有1800例，测试有855个实例。有4个分类组-0、1、2、3，并且使用to_categorical函数将它们转换为向量。网络实现代码如下：

model = Sequential()
model.add(Masking(mask_value=0., input_shape=(219,835)))
model.add(Bidirectional(LSTM(128,return_sequences=True)))
model.add(Bidirectional(LSTM(128)))
model.add(Dense(256,activation='relu'))
model.add(Dense(256,activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='softmax'))
adam=keras.optimizers.Adam(lr=0.0001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=None, decay=0.0, amsgrad=False)   
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=adam, metrics=['accuracy'])
history=model.fit(train_data, label_train,  epochs=30, validation_split=0.33, batch_size=128, verbose=1)
pred=model.predict(test_data)

现在，问题是我做的准确性远远低于论文中报告的准确性。您能帮我发现我在这里犯错吗？

谢谢！