Como o Lstm calcula o número de parâmetros?
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Vídeo: Como o Lstm calcula o número de parâmetros?

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Vídeo: LSTM: How it works? How to use? How to set up parameters correctly? 2024, Novembro
Anonim

Portanto, de acordo com seus valores. Alimentando-o na fórmula dá: -> (n = 256, m = 4096), total número de parâmetros é 4 * ((256 * 256) + (256 * 4096) + (256)) = 4 * (1114368) = 4457472. O número de pesos é 28 = 16 (núm_unidades * núm_unidades) para as conexões recorrentes + 12 (dim_entrada * núm_unidades) para entrada.

Também perguntou, como você encontra o número de parâmetros?

Para calcular o que pode ser aprendido parametros aqui, tudo o que temos a fazer é apenas multiplicar o pela forma de largura m, altura n e levar em conta todos esses filtros k. Não se esqueça do termo de polarização para cada um dos filtros. Número de parâmetros em uma camada CONV seria: ((m * n) +1) * k), adicionado 1 por causa do termo de polarização para cada filtro.

Da mesma forma, quantas unidades ocultas Lstm tem? Um LSTM rede. A rede tem cinco entradas unidades , uma camada escondida composto por dois LSTM blocos de memória e três saídas unidades . Cada bloco de memória possui quatro entradas, mas apenas uma saída.

Posteriormente, também se pode perguntar, como você encontra o número de parâmetros no RNN?

1 resposta. As entidades W, U e V são compartilhadas por todas as etapas do RNN e estes são os únicos parametros no modelo descrito na figura. Portanto número de parâmetros a ser aprendido durante o treinamento = dim (W) + dim (V) + dim (U). Com base nos dados da pergunta, isto = n2 + kn + nm.

Quantas camadas o Lstm tem?

Geralmente, 2 camadas mostraram ser suficientes para detectar recursos mais complexos. Mais camadas pode ser melhor, mas também mais difícil de treinar. Como regra geral - 1 oculto camada trabalhar com problemas simples, como este, e dois são suficientes para encontrar recursos razoavelmente complexos.

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