长短期记忆神经网络能通过调整验证频率是结果最优吗？

调整验证频率可以帮助我们优化长短期记忆神经网络（LSTM）模型的性能，但它不一定能使结果最优。验证频率控制模型在训练过程中进行验证的频率。如果验证频率设置得太低，我们可能会错过一些过拟合的迹象，导致模型泛化能力较差。如果验证频率设置得太高，训练时间会变得更长，而且验证集上的性能也可能会变得不稳定。

因此，验证频率需要根据具体问题进行选择，并且需要和其他参数一起进行交叉验证以找到最佳参数组合。在实践中，我们通常会尝试不同的验证频率，并选择在验证集上获得最佳性能的模型。但需要注意，最优的验证频率因问题而异，不能保证调整验证频率就一定能使结果最优。