今天是第十天就昨天的程式碼我們下去跑圖我跑了一整天，以下是結果我們來分析

從圖中可以觀察到以下幾個現象：

1. Loss 波動：

   • 在訓練過程中，Loss（損失值）有著明顯的波動。這種波動可能意味著模型在不同的 batch 上表現不穩定，這可能由於以下原因：
     • 資料集中的一些異常數據或噪音數據引起的。
     • 模型的正則化參數過強，導致模型在某些數據上表現出過度懲罰。
     • learning rate 的設置可能需要進一步調整，或者是模型結構上可能過於複雜導致不穩定的學習過程。

2. Loss 整體趨勢：

   • 儘管存在波動，損失值的整體趨勢是逐漸下降的，這說明模型在逐漸學習並且有一定的改善。
   • 但在某些訓練階段（例如在大約1000, 2000, 3000, 5000 epoch 之後）有幾個極高的 loss 值，這可能反映了模型在該階段的某些不穩定行為。

3. 潛在的過擬合問題：

   • 如果訓練 loss 經常反彈到較高的值，並且在很長一段時間內未能穩定下降，這可能是過擬合的跡象，特別是如果模型過於複雜（例如過多的 LSTM 單元或過強的正則化）。

建議改進方向

1. 調整正則化參數：

   • 當前 L1 和 L2 的正則化強度可能過高，可以適當減弱這些參數，或嘗試僅使用其中一個正則化項，觀察模型的變化。

2. 降低學習率或調整學習率策略：

   • 嘗試進一步降低學習率，或是採用一些自適應學習率調整策略，例如使用 ReduceLROnPlateau 或其他自動調整學習率的回調函數。

3. 數據預處理：

   • 檢查數據是否存在異常值或噪音，考慮進一步的數據清理，或對數據進行增強處理，以減少訓練過程中的波動。

4. 模型結構簡化：

   • 嘗試簡化模型結構，可能移除一些過度複雜的層或減少 LSTM 單元數量，這可以幫助模型更穩定地訓練。

5. 批次大小：

   • batch_size 的選擇也可能影響訓練的穩定性，嘗試不同的 batch_size 設定（例如64、128），觀察其對訓練損失的影響。

這些改進方向可能有助於減少訓練過程中的損失波動，並且提高模型的整體穩定性和性能。