Question

我正在尝试使用2种不同的模型预测货币价值。多并行模型（模型B）为我提供了95％以上的准确性。同时双向LSTM模型（模型A）给我0％。但是，正如您在图表（https://drive.google.com/file/d/151UUTdT8l1xQHf7QrbKjblaQOHYqpkbI/view?usp=sharing上看到的那样，如果我们遵循真实值，则这两个模型都非常准确。如果您没有在图表上看到，请相信我，尽管多重并行LSTM使用四个值作为输入，但预测实际值的值几乎相同。

模型B（多平行）看起来像这样：

model = Sequential()
model.add(LSTM(100, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(LSTM(100, activation='relu'))
model.add(Dense(n_features))

模型A（双向）如下所示：

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(100, activation='relu'), input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Dense(1))

后面的代码对于两个型号都是相同的：

cp = [ModelCheckpoint(filepath=path+"/epochBi.h5", monitor='acc', verbose=1, save_best_only=True)]
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])  
history_callback = model.fit(X, y, epochs=200, verbose=1, callbacks=cp) 

model.load_weights(path+"/epoch.h5")
score = model.evaluate(X, y, verbose=1)

双向LSTM模型的准确性：https://drive.google.com/file/d/1YgX-8RwEqDucUxOv68a9EdTCQZat8p0w/view?usp=sharing

MultipleParallel模型的准确性：https://drive.google.com/file/d/13ZdLjET0ofwrER4X6KkOqcadcZ5rmNmo/view?usp=sharing

双向LSTM与多重并行精度

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