我有一个LSTM和TCN模型，和一个股票的数据集包含12个特征值和第二天的收益率。
我想用这些特征值来预测第二天的收益率，但我的参数是随机初始化的，所以会出现每次训练完成收敛的结果都不一致，最好的准确率在60%以上，最差的只有48%左右，造成如此大波动的原因可能有哪些？在研究中我应该选择哪个结果作为我实验的结果？
参考GPT和自己的思路：
谢谢你的提问！神经网络模型的收敛结果受到多种因素的影响，其中一些可能包括：
初始参数随机性：由于神经网络的参数是随机初始化的，因此每次训练的结果可能会有所不同。
数据集的数量和质量：数据集中的错误或重复数据会影响模型的准确性。如果数据集较小或含有很少的有用信息，模型的性能也可能受到影响。
模型结构：神经网络的结构对其性能有很大的影响。选择不合适的结构可能导致较低的准确率或不稳定的收敛结果。
学习率：使用不合适的学习率会导致模型无法收敛或收敛速度过慢。
为了研究这个问题，建议你应执行以下步骤：
确认你的数据集的质量和数量，尤其是数据是否存在错误、异常值和缺失值。
对于模型的超参数（例如学习率、层数和神经元数量等），进行适当地调整。
对模型的训练过程进行多次试验，并对结果进行平均，以获得更加稳定的结果。
通过增加训练数据量、调整模型结构等方法，提高模型的稳定性和准确性，并选择表现最佳的模型作为你的实验结果。
希望这些建议能对你的研究有所帮助！