用来预测的LSTM神经网络层数为2，输入维度为3，隐藏层维度为1，序列长度为50，训练轮次为60，批大小为32，损失函数为均方误差，学习率为0.002，优化器为Adam，但测试集误差较大，怎么调小

有几个方法可以尝试来减小测试集误差：

1. 增加训练数据量：如果你只有少量的训练数据，增加数据量可能会有帮助。你可以通过数据增强来扩充你的数据集，或者找到更多的数据。

2. 调整网络架构：你可以尝试使用更深或更宽的网络，也可以尝试改变隐藏层维度、序列长度、批大小等参数，以获得更好的结果。

3. 调整学习率：学习率可能会影响模型的收敛速度和效果。尝试减小学习率，可能会减缓模型的收敛速度，但可能会提高模型的泛化能力。

4. 尝试不同的优化器：Adam是一种常用的优化器，但也可以尝试其他优化器，例如SGD，RMSprop等，看看它们是否能帮助你获得更好的结果。

5. 添加正则化：如果你的模型过拟合了，可以尝试添加正则化，例如L1或L2正则化，或者dropout等方法。

希望这些方法能帮助你调整你的模型，获得更好的结果。