lstm_dropout=0和lstm_dropout=0.1区别
时间: 2023-06-14 11:04:33 浏览: 70
在LSTM模型中,dropout是一种正则化方法,用于减少过拟合并提高模型的泛化能力。当lstm_dropout=0时,模型中的LSTM层没有应用dropout正则化,因此模型可能会更容易过拟合。而当lstm_dropout=0.1时,LSTM层应用了10%的dropout正则化,这意味着在每个训练批次中,10%的节点将被随机地“关闭”,这有助于减少过拟合并提高模型的泛化能力。因此,lstm_dropout=0和lstm_dropout=0.1会在LSTM层的训练过程中产生不同的影响,具体取决于数据集和模型的复杂度。
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def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False )
这段代码使用PyTorch中的`nn.LSTM`构建了一个LSTM层,具体参数如下:
- `input_size`:输入特征的维度。
- `hidden_size`:隐藏状态的维度。
- `num_layers`:LSTM层数。
- `batch_first`:如果为True,则输入和输出张量的形状为(batch_size, seq_length, feature_dims);否则,形状为(seq_length, batch_size, feature_dims)。
- `dropout`:如果`num_layers=1`,则不使用dropout;否则,将应用dropout并指定丢弃概率。
- `bidirectional`:是否使用双向LSTM。
需要注意的是,这段代码构建的是单向LSTM,如果需要构建双向LSTM,需要将`bidirectional`参数设置为True,如下所示:
```python
self.lstm = torch.nn.LSTM(
input_size=self.lstm_inputsize,
hidden_size=self.lstm_hiddensize,
num_layers=self.lstm_layers,
batch_first=True,
dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout),
bidirectional=True
)
```
如果添加卷积,如何修改下面code: concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) # 增加一个TimeDistributed层,以便对每个时间步进行相同的处理 td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(concat) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
如果要添加卷积层,可以在LSTM层之前插入一个卷积层,代码修改如下:
```
conv_out = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(concat) # 添加一个卷积层
conv_out = Dropout(0.2)(conv_out) # 添加Dropout层
td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(conv_out)
td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td)
lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td)
lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
```
这里使用了一个1D卷积层,采用了32个卷积核和大小为3的卷积核。注意,卷积层的输出需要经过Dropout层进行正则化处理,以防止过拟合。其余部分保持不变即可。
当然,具体的卷积层参数设置也需要根据数据情况进行调整和优化,这里只是提供一个示例。