lstm预测loss太大

你可以尝试以下方法来解决LSTM预测中loss过大的问题：

1. 调整学习率：过大的学习率可能导致模型在训练过程中难以收敛，试着降低学习率，看看是否有改善。

2. 增加训练数据量：更多的训练数据有助于模型更好地学习数据的分布和模式，从而减少loss。

3. 增加LSTM层或隐藏单元的数量：增加模型的复杂度可以提高其表示能力，有助于更好地拟合训练数据。

4. 尝试其他优化算法：除了常见的随机梯度下降（SGD）算法外，还可以尝试其他优化算法，如Adam、RMSProp等，看看是否能获得更好的结果。

5. 正则化技术：使用正则化技术如L1或L2正则化，Dropout等，可以帮助减少过拟合现象。

6. 调整模型结构：尝试调整LSTM的层数、隐藏单元的数量或其他超参数，以找到更合适的模型结构。

7. 数据预处理：确保你的数据经过正确的预处理，如归一化、标准化等，以避免数据范围过大引起的问题。

8. 调整训练时的批次大小：尝试不同的批次大小，有时较大的批次大小会导致训练不稳定，反而增加loss。

记住，优化模型是一个迭代的过程，需要不断尝试不同的方法来找到最佳的解决方案。