سلام
در مورد خطای تست، بعد از اینکه شبکه آموزش دیده شده راه استانداردی برای کاهش این خطا وجود نداره
یعنی بهترین راهش اینه که شبکه رو بهتر آموزش بدید تا خطای کمتری روی دیتاهای تست تولید کنه
البته یه نکته خیلی مهم اینه که نباید آموزش بدید و نتیجه رو روی تست ببینید وگرنه احتمال خیلی زیاد روی مجموعه تست overfit می شین و باید تمامی کارهاتون روی validation set باشه
چند تا روش معمول و ساده هست که می تونید نتیجه بهتری بگیرید :
1- پارامترهای بهتری برای مرحله آموزش استفاده کنید(مثلا الگوریتم بهتر، learning rate بهتر، استفاده از data augmentation و ....)
2- استفاده از چندین مدل (ensemble). یعنی یا چند تا شبکه از اول با مقادیر اولیه متفاوت آموزش بدید و در نهایت هنگام تست جواب هاشون رو میانگین گیری کنید
یا توی مرحله آموزش از cyclic learning rate استفاده کنید، مثلا اول LR رو می ذارید 0.01 و توی 100 چرخه تا 0.0001 کم میشه، بعد این مدل فعلی توی این چرخه رو ذخیره می کنید و دوباره LR رو می ذارید همون 0.01 و دوباره این 100 تا چرخه رو تکرار می کنید و الی آخر
=================================
نکته مهم دیگه اینه که شبکه های Recurrent یه سری ریزه کاری هایی دارن تا بتونید حداکثر بهره رو ازشون ببرید، چند تا نمونه خیلی شناخته شده براتون مثال بزنم،
توی LSTM، بایاس forget gate خیلی مهمه که اول آموزش زیاد باشه که مشکل vanishing gradient تا حد امکان بوجود نیاد
یا اینکه وزندهی اولیه قسمت بازگشتی (hidden to hidden) اگه بصورت ماتریس I باشه، می تونه آموزش رو سریعتر کنه
که البته بسته به مساله و ساختار شبکه هم داره اما خلاصه کلی این وزندهی اولیه مهمه
در مقالاتی و پست هایی که روی اینترنت هست به دلیل اینکه موضوع آموزشه، خیلی روی جزئیات کار نمیشه و می خوان که تصویر کلی جا بیوفته، برای همین بقیه کارا و پیشرفت دادنش با خودتونه