MATLAB LSTM网络参数修改

已修改全连接层为7可是分类出来还是只有两层或四层，请问这是为什么？

如果使用了独热编码（oneHot）的话，看看是不是定义的独热编码数量不同

LSTM网络的输出层（即全连接层）的输出单元数量决定了分类的类别数量。如果输出单元数量为7，那么分类结果应该为7个类别。

然而，根据你给出的代码，还有一些其他因素可能导致结果不符合预期：

数据集: 数据集中的样本数量、质量、类别分布等因素可能导致网络的收敛性和分类精度。

训练参数: 训练过程中的学习率、迭代次数、批量大小等参数都可能影响到网络的收敛性和分类精度。

模型架构: LSTM的隐藏层单元数量、层数、Dropout等参数也可能影响到网络的收敛性和分类精度。
为了解决问题,可以尝试以下解决方案:

检查数据集,确保它是高质量的,并且每个类别都有足够的样本。

调整训练参数,如学习率、批量大小、迭代次数等,以提高收敛性和分类精度。

调整模型架构, 如增加隐藏层单元数量, 增加层数或者调整Dropout等参数, 以提高网络的表达能力和泛化能力。

使用不同的损失函数和优化器, 如使用交叉熵损失函数和Adam优化器, 可以提高分类精度。

对于样本数量较少的类别,可以考虑使用数据增强技术, 如随机旋转, 缩放等, 以增加样本数量。

使用预训练网络, 或者使用 transfer learning, 可以提高网络的表达能力和泛化能力。