[未答复] 在利用MATLAB自带长短期记忆网络工具箱进行故障诊断时，验证集的loss函数一直向上走，如何调节参数呢

shijingwen 发表于 2020-12-28 09:32:27

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本帖最后由 shijingwen 于 2020-12-28 09:45 编辑

我有一个问题请教大家，如何调节LSTM自带工具箱的超参数和参数，先谢谢大家。
运行环境是MATLAB2019a
相应的数据见附件，第一个程序是数据处理第二个是模型训练及诊断
% load 0HP/48k_Drive_End_B007_0_122; a1=X122_DE_time'; %1
% load 0HP/48k_Drive_End_IR007_0_109; a2=X109_DE_time'; %4
% load 0HP/48k_Drive_End_OR007@6_0_135 ;a3=X135_DE_time';%7
% load 0HP/normal_0_97                ;a4=X097_DE_time';%10
% save original_data a1 a2 a3 a4 %保存下来下次直接调用
clear
load original_data
%%
N=100;
L=1024;% 每种状态取N个样本  每个样本长度为L
data=[];label=[];
for i=1:4
if i==1;ori_data=a1;end
if i==2;ori_data=a2;end
if i==3;ori_data=a3;end
if i==4;ori_data=a4;end
for j=1:N
      start_point=randi(length(ori_data)-L);%随机取一个起点
      end_point=start_point+L-1;
      data=[data ;ori_data(start_point:end_point)];
      label=[label;i];
end
end
%% 划分训练集验证集与测试集 7:2:1比例
n=randperm(4*N);
m1=round(0.5*4*N);
train_X=data(n(1:m1),:);
train_Y=label(n(1:m1),:);
test_X=data(n(m1+1:end),:);
test_Y=label(n(m1+1:end),:);
save data_process1 train_X train_Y test_X test_Y

这是程序代码[