LSTM输入长于输出

Question

我不确定我是否了解Keras版本的LSTM是如何工作的。 假设我有len = 20的向量作为输入，并且指定了keras.layers.LSTM（units = 10） 因此，在此示例中，网络是在处理了50％的输入后完成还是从开始开始处理其余部分（我的意思是从第一个单元格开始）？

Answer 1

单位永远与输入大小无关。
单位仅与输出大小（units = output features or channels）相关。

LSTM层将始终处理整个数据，并可以选择返回“相同长度（所有步骤）”或“无长度（仅最后一步）”。

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在形状方面

您必须具有形状为(batch, len=20, input_features)的输入张量。

它将输出：

• 对于return_sequences=False：(batch, output_features=10)-无长度
• 对于return_sequences=True：(batch, len=20, output_features=10)-长度相同

输出要素始终等于units。

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在这里查看LSTM层的完整理解：Understanding Keras LSTMs