Tensorflow的DropoutWrapper允许将dropout应用于单元的输入，输出或状态。然而，我没有看到对细胞的复发重量做同样事情的选择（原始LSTM制剂中使用的8种不同基质中的4种）。我只想在实现自己的Wrapper之前检查是否是这种情况。
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显然此功能已在较新版本中添加（我的原始评论引用至v1.4）：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/13103
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这是因为原始LSTM模型仅在输入和输出层上应用了丢失（仅限于非复发层）。本文被认为是一本教科书＆＃34;它描述了具有退出的LSTM：https://arxiv.org/pdf/1409.2329.pdf
最近有些人尝试在复发层中应用辍学。如果你想看一下实现及其背后的数学，那么在回归神经网络中搜索＆＃34;一个理论上基于接地的丢失应用＆＃34;由Yarin Gal。我不确定Tensorflow或Keras是否已经实现了这种方法。