Question

我看到Keras中的LSTM接受（batch_size，timesteps，data_dim）作为输入形状。但是我想知道是否有一种简单的方法可以将这些尺寸扩展到4个维度？例如，如何将lstm应用于图像尺寸为64 x 64的移动MNIST数据集？

Answer 1

您可以使用CNN模型提取图像的特征，然后再将其输入LSTM。

# define CNN model
cnn = Sequential()
cnn.add(Conv2D(...))
cnn.add(MaxPooling2D(...))
cnn.add(Flatten())

# define LSTM model
model = Sequential()
model.add(TimeDistributed(cnn, ...))
model.add(LSTM(..))
model.add(Dense(...))

如何为二维数据构建LSTM网络？

1 个答案: