[問題] rnn 和 lstm 遞延問題
各位大大安安大家好,
最近在用 deep learning 領域中的時間序列(RNN, LSTM, GRU)
處理價格的問題(賠率, 價格),
發現無論 label Y 設定 shift 多少,
都會有延遲的問題,
google servey 後,
發現時間序列預測方面因為 input 和 out 的關係,
皆只能預測到當下,
在即時策略上無法且適合的預測到隔期.
在 survey 的過程也找不到任何方法解決,
請問版上的大大們,
有遇到相似的問題,
且怎麼調整應對的嗎~
感謝!
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