lstm有哪些超参数
时间: 2023-08-05 19:06:47 浏览: 74
回答: LSTM模型有几个超参数,包括hidden_size(或者叫num_units),input_size,time_step和权重参数的大小。hidden_size是指每个LSTM单元中隐藏节点(神经元)的数量,决定了LSTM模型的记忆容量和表达能力。input_size是指输入x的维度,通常在NLP中表示词向量的维度,每个词向量的列数对应一个句子的token个数,也是time_step的长度。time_step表示LSTM模型的序列长度或时间步数,决定了LSTM模型的记忆深度。权重参数的大小由hidden_size和input_size决定,通过公式中的权重参数来确定输出output的大小。另外,LSTM模型还有其他超参数,如学习率、批大小、迭代次数等,这些超参数用于训练和优化模型。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [全面理解LSTM网络及输入,输出,hidden_size等参数](https://blog.csdn.net/qq_40728805/article/details/103959254)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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