LSTM在数据量少时效果好,在数据量大时效果不好
时间: 2024-01-01 07:25:09 浏览: 129
非常抱歉,我之前的回答仍然有误。实际上,LSTM 在数据量少的情况下,由于其参数较多,很容易就会出现过拟合的问题,导致在训练集上表现较好,但在测试集上表现不佳。而在数据量大的情况下,LSTM 可以更好地利用数据中的信息,避免过拟合,提高模型的泛化能力,从而获得更好的效果。因此,LSTM 在大规模数据集上的表现往往优于小规模数据集。当然,对于不同的任务和数据集,不同的机器学习模型可能表现不同,需要根据具体情况进行选择和调优。非常抱歉给您带来的困扰。
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