预测问题中，lstm在训练过程中，loss对于测试集中误差的影响

1 问题定义

时间序列预测问题，用历史数据，来预测未来数据

 

2 误差衡量标准

RMSE

 

3 网络结构

lstm单层网络结构

输出层为一个神经元

 

4 训练过程

loss函数采用MSE

epoch = 20

 

5 实验结果

四次测试结果如下：

lstm: [377.532] ，loss=0.00022790221479810906

lstm: [331.740] ，loss=0.00022828886073753883

lstm: [303.397] ，loss=0.0002286371517965179

lstm: [304.071] ，loss=0.00022517439708283525

 

6 讨论

loss接近时，表现出完全不同的误差RMSE。可以用什么观点解释这种现象？