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是什么原因导致此LSTM的准确率如此之低？

LSTM（长短期记忆网络）是一种常用于处理序列数据的循环神经网络模型。其准确率低可能由以下原因导致：

数据质量问题：LSTM的准确率受到输入数据的质量影响。如果输入数据存在噪声、缺失值或异常值，会导致模型难以准确预测。解决方法可以是数据清洗和预处理，包括去除噪声、填补缺失值或使用异常检测算法。
数据量不足：LSTM模型需要大量的训练数据来学习模式和规律。如果训练数据量过小，模型可能无法充分学习到数据的特征，从而导致准确率低下。解决方法可以是增加训练数据量，或者使用数据增强技术来扩充数据集。
模型参数设置不合理：LSTM模型的准确率也受到模型参数的选择影响。例如，隐藏层的大小、学习率、迭代次数等参数都会对模型性能产生影响。合理地选择这些参数可以提高模型的准确率。可以通过调参的方式来优化模型参数，例如使用网格搜索或随机搜索等方法。
过拟合问题：LSTM模型容易出现过拟合现象，即在训练集上表现良好但在测试集上表现较差。过拟合可能是由于模型过于复杂或训练数据过少导致的。解决方法可以是增加正则化项（如L1或L2正则化）、使用dropout技术、提前停止训练等。
模型结构不合适：LSTM模型的结构可能不适合解决特定的问题。不同的问题可能需要不同的模型结构或网络架构。可以尝试使用其他类型的循环神经网络模型，如GRU（门控循环单元）或基于注意力机制的模型，来提高准确率。

总结起来，LSTM模型准确率低可能是由于数据质量问题、数据量不足、模型参数设置不合理、过拟合问题或模型结构不合适等原因导致的。针对具体问题，可以通过数据预处理、增加数据量、调参、正则化、改变模型结构等方法来提高准确率。

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数据清洗和预处理：腾讯云数据清洗平台（https://cloud.tencent.com/product/dcp）
数据增强技术：腾讯云数据增强（https://cloud.tencent.com/product/daug）
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能实现比TensorFlow更好的深度学习吗？

首先，我们来看一下在训练模型时的不同时间点测试集的分类准确率： ? 通常，准确率随着训练的进行而增加；双向 LSTM 需要很长时间来训练才能得到改进的结果，但至少这两个框架都是同样有效的。...由于模型简单，这两种框架的准确率几乎相同，但在使用词嵌入的情况下，TensorFlow 速度更快。（不管怎样，fasttext 明显比双向 LSTM 方法快得多！）...显然，我的模型架构导致 CNTK 在预测时遇到错误，而「CNTK+简单的 LSTM」架构并没有发生这种错误。...通过质量评估，我发现批归一化（batch normalization）是错误的原因，并及时提出了这个问题（https://github.com/Microsoft/CNTK/issues/1994）。...尽管如此，简单地设置 flag 的效果是非常显著的，在将它们部署到生产之前，值得在 CNTK 和 TensorFlow 后端上测试 Keras 模型，以比较两者哪个更好。 ?

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复联还没下档，AI 已经等不及要推荐新电影了

打造一部像「复联 3 」这类票房口碑双丰收的作品一直是电影制作人们的梦想。最近有 3 家科技公司分别研发出三套能够预测未来电影票房的 AI 程序，且宣称准确率已经能达到 80% 。...其创始人兼 CEO David Stiff 说，如今他们的 AI 系统在电影票房预测上，准确率能达到 75% 左右，非常接近实际票房。...该公司声称其预测结果的准确率能达到 70%，在新电影的第一部预告片发布后预测其票房，准确率能达到 80%。真的很难想象，做到这一准确率的居然是一款从未看过电影的应用程序。...另外，人们决定是否要去看一部电影，并不完全取决于同类型电影在历史上的成功，更多的决定因素在于剧本的吸引力、制作的精良程度，以及演员本身的表现力等。...在漫威推出超级英雄电影之前，没有人想到一部改编自关注度如此之低的漫画、主角还是一位新人的电影，能如此大获成功。

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