keras lstm参数设置

在Keras中，LSTM层的参数设置包括units和input_shape等。units参数指定了LSTM层中隐藏单元的数量，它决定了模型的复杂度和记忆能力。较大的units值可以提高模型的表达能力，但也会增加模型的复杂性和计算成本。一般来说，根据问题的复杂度和数据集的大小，可以尝试不同的units值并进行调优。 最佳的参数设置取决于具体的任务和数据特点，因此在实际应用中，通常需要进行实验和调优来找到最佳的参数组合。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [tensorflow.keras lstm 部分参数整理units input_size](https://blog.csdn.net/qq_43785048/article/details/124571036)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Keras LSTM教程](https://blog.csdn.net/rongchengluoye/article/details/102650911)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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