由于预处理数据而过度拟合

Question

我需要帮助：我认为我在喀拉拉邦的模型过拟合。

我注意到，当我的模型运行时，损耗值减小，而val_loss增大。

也许我在代码的预处理部分中犯了一个错误，请您看一看，我将不胜感激！

def split_into_chunks(data, train, predict, step, scale=True):
    X, Y = [], []
    for i in range(0, len(data), step):
        try:
            x_i = data[i:i+train]
            y_i = data[i+train+predict]


            timeseries = np.array(data[i:i+train])
            mean = np.mean(timeseries)
            std = np.std(timeseries)

            if scale: 
                timeseries = preprocessing.scale(timeseries)
                y_i = ((y_i - np.mean(x_i)) / np.std(x_i))


            x_i2 = timeseries
            y_i = np.array(y_i)
        except:
            break

        X.append(x_i2)
        Y.append(y_i)

    return X, Y

这是用于预处理将用于训练NN的数据的代码。 我有点担心我会以其他方式规范化用于训练和测试的数据。你怎么看？ 预先谢谢你！