Ako Lstm vypočíta počet parametrov?
Ako Lstm vypočíta počet parametrov?

Video: Ako Lstm vypočíta počet parametrov?

Video: Ako Lstm vypočíta počet parametrov?
Video: Long Short-Term Memory (LSTM), Clearly Explained 2024, November
Anonim

Takže podľa vašich hodnôt. Zadaním do vzorca získame:->(n=256, m=4096), celkom počet parametrov je 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. číslo závaží je 28 = 16 (num_units * num_units) pre opakujúce sa pripojenia + 12 (input_dim * num_units) pre vstup.

Tiež sa pýtate, ako zistíte počet parametrov?

Komu vypočítať učenlivý parametre tu všetko, čo musíme urobiť, je vynásobiť tvarom šírky m, výšky n a započítať všetky takéto filtre k. Nezabudnite na výraz skreslenia pre každý filter. Počet parametrov vo vrstve CONV by bolo: ((m * n) + 1) * k), pridané 1 z dôvodu odchýlky pre každý filter.

Podobne, koľko skrytých jednotiek má Lstm? An LSTM siete. Sieť má päť vstupov Jednotky , a skrytá vrstva zložený z dvoch LSTM pamäťové bloky a tri výstupy Jednotky . Každý pamäťový blok má štyri vstupy, ale iba jeden výstup.

Následne sa možno pýtať, ako zistíte počet parametrov v RNN?

1 odpoveď. Entity W, U a V sú zdieľané všetkými krokmi RNN a tieto sú jediné parametre v modeli opísanom na obrázku. Preto počet parametrov ktorý sa má naučiť počas tréningu = dim(W)+dim(V)+dim(U). Na základe údajov v otázke toto = n2+kn+nm.

Koľko vrstiev má Lstm?

Všeobecne platí, že 2 vrstvy sa ukázali ako dostatočné na detekciu zložitejších funkcií. Viac vrstvy môže byť lepšie, ale aj ťažšie trénovať. Ako všeobecné pravidlo platí - 1 skrytý vrstva pracovať s jednoduchými problémami, ako je tento, a dva stačia na nájdenie primerane zložitých funkcií.

Odporúča: