问如何选择LSTM中的隐藏层数和存储单元数？
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Stack Overflow用户

提问于 2022-09-01 16:37:33

回答 1查看 86关注 0票数 -2

如何选择LSTM中的隐藏层数和存储单元数？我想建立关于分类的LSTM模型。

from tensorflow.keras import Sequential

model = Sequential()
model.add(Embedding(44000,32))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

python

lstm

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-09-01 17:34:31

可以通过向嵌入层传递input_length参数来设置内存单元的数量，因为它是由输入序列的长度定义的。这是可选的，在提供培训数据时可以推断。

只需添加更多的LSTM层，就可以增加隐藏的LSTM层数。但是，您需要设置return_sequences=True来维护中间层的时间维度，即，

model = Sequential()
model.add(Embedding(44000,32))  # 32-dim encoding is pretty small
model.add(LSTM(32), return_sequences=True)
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

给出两个LSTM层。

在Tensorflow 文档中使用RNN进行文本分类有一个相当全面的指南。

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/73572812

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