为什么输出LSTM层的尺寸可以是2维或3维?

时间:2019-05-31 03:20:15

标签: machine-learning keras recurrent-neural-network

为什么LSTM输出的维数是2或3,而LSTM输入的维数总是3维?

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

LSTM输入的维数必须用(sample_number,unit_number,feature_number)描述。当任务为多对多并且您使用的是TimeDistributed层时,LSTM输出的尺寸必须为3,因为return_sequence必须为true,这意味着您将获取所有隐藏状态值而不是仅最后一个值作为默认值。