从受过训练的模型中了解LSTM训练和验证图及其指标（LSTM Keras）

Question

我已经训练了RNN / LSTM模型。在绘制图表的损失和准确性（黑白训练和验证数据集）后，我想解释一下模型结果。

如果我仅向模型提供部分输入，则我的目标是对标签进行分类（0或1）。我以这种方式进行了训练。

Train_Validate_Test_Split

Train 80% ; Validation 10 % ; Test 10%

X_train_shape : (243, 100, 5)
Y_train_shape : (243,)

X_validate_shape : (31, 100, 5)
Y_validate_shape : (31,)

X_test_shape : (28, 100, 5)
Y_test_shape : (28,)

模型摘要

模型图

模型结果中的问题或解释

  

问题1：我可以从损失和准确性图表中理解/解释什么？        我如何确认该模型是否针对我的数据集进行了正确训练？

     问题2：损失和准确性方面的振荡是否对模型训练有影响？ （或者这是正常行为）如果不是，如何   我可以规范我的模型而不会产生振荡吗？

     

问题3：我可以从表格中了解或理解什么   专栏？   与培训和验证的准确性相比，我的Y_test准确性更高，我可以从这种行为中解释什么？

模型指标