Keras LSTM单元的数量与待训练序列的长度之间是否存在关系？
我已经编写了keras神经网络程序来训练序列。在keras中选择LSTM单位是否取决于序列的长度？没有一种固定的方法可以根据您的输入确定您应该拥有多少单位 更多的单元是使模型更复杂的一种方式。一般来说，如果神经网络的回溯时间较长，则需要训练更多的功能，这意味着更复杂的模型更适合学习数据Keras LSTM单元的数量与待训练序列的长度之间是否存在关系？,keras,lstm,keras-layer,Keras,Lstm,Keras Layer,我已经编写了keras神经网络程序来训练序列。在keras中选择LSTM单位是否取决于序列的长度？没有一种固定的方法可以根据您的输入确定您应该拥有多少单位 更多的单元是使模型更复杂的一种方式。一般来说，如果神经网络的回溯时间较长，则需要训练更多的功能，这意味着更复杂的模型更适合学习数据 就个人而言，我喜欢使用每个样本中的时间步数作为我的单位数，随着我深入网络，我会减少这个数字 我在使用LSTM RNN设计体育博彩预测引擎时遇到了这个问题。 有一条经验法则可以帮助解决有监督的学习问题。请检查此链接
就个人而言，我喜欢使用每个样本中的时间步数作为我的单位数，随着我深入网络，我会减少这个数字 我在使用LSTM RNN设计体育博彩预测引擎时遇到了这个问题。 有一条经验法则可以帮助解决有监督的学习问题。请检查此链接 但在我看来，目前还没有一个正确的方法或公式来根据训练数据计算每层神经元的数量和隐藏层的数量