在得到了那么多帮助之后，我最后一次来这里寻求解决我最后一个问题，这个问题我一直找不到解决方案。

在我的前一个问题中，一位用户指出我对时间序列预测的糟糕结果可能是由于我的网络架构未收敛造成的。

在检查并尝试了其他问题中找到的一些修复方法（设置权重、降低学习率、更改优化器/激活函数）后，我似乎无法获得更好的结果，准确率总是为0（或0.0003，这还不够好）。

我的代码：

...

这是我运行后的结果（提高epoch似乎也没有改善）：

...

我尝试调整了大部分设置，但没有任何效果。

这是我使用的数据的摘录（单变量时间序列），在训练中使用更多或更少的数据也没有任何效果。

（附注：我的代码主要来自这个教程，我不得不做了一些修改，因为我想尝试使用Tflearn）

回答：

你不能为回归问题定义accuracy。你只需要跟踪预测值和实际值的MSE。你的训练损失似乎很低，所以如果预测值不接近，那么要么是你的逆缩放不正确，要么是你的模型过拟合了。