LSTM中 units怎么确定
时间: 2023-11-25 19:16:01 浏览: 82
在LSTM中,units是指LSTM层中的神经元数量,其数量的设置的要根据具体的任务和数据集来确定。如果任务比较简单,数据量较小,可以考虑设置较少的units,以减少模型复杂度,防止过拟合。如果任务比较复杂,数据量较大,可以考虑设置较多的units,以提高模型的表现能力。另外,也可以通过试验得出最佳的units数量。通常情况下,可以先尝试一些常用的值,如64、128等,再根据实际情况进行调整。
相关问题
x_lstm_out = LSTM(lstm_units, return_sequences=True)(x_lstm_in)
这行代码使用了Keras的LSTM层,将x_lstm_in输入到具有lstm_units个神经元的LSTM层中进行处理,并返回每个时间步的输出。由于设置了return_sequences为True,因此LSTM层将返回所有时间步的输出,而不仅仅是最后一个时间步的输出。这意味着x_lstm_out将是一个形状为(batch_size, time_steps, lstm_units)的三维张量,其中batch_size表示输入数据的批次大小,time_steps表示时间步数,lstm_units表示LSTM层的神经元数量。
model = Sequential() model.add(LSTM(units=32, input_shape=(sequence_length, 4))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(units=32)) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) 报错model.add(LSTM(units=32)) ValueError: Input 0 of layer "lstm_8" is incompatible with the layer: expected ndim=3, found ndim=2. Full shape received: (None, 32)
这个错误是因为在添加第二个LSTM层之前,您需要在第一个LSTM层中设置`return_sequences=True`参数,以便将输出作为输入传递给第二个LSTM层。
请尝试以下代码:
```
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=32, input_shape=(sequence_length, 4), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=32))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
```
这应该会解决您遇到的错误。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)