永无止境
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永无止境  发布于  2020-09-30 11:10:50
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LSTM模型训练过拟合问题

硬件设计
 

使用ConvLSTM预测图像序列总是出现过拟合的问题，数据集是Moving MNIST 移动数据集，前10帧预测后10帧，训练集11000个序列，验证集1000个序列，优化器Adam，学习率0.001，batch_size=10，MSE做损失函数。

已尝试增加normalization、dropout、梯度裁剪、L1与L2正则10e-6、10e-5、10e-4都无法解决过拟合的问题

橙色为训练集损失，蓝色为验证集损失，验证集损失训练一段时间开始上升。
请问这种情况该怎样解决？

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