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Neural network 如何根据i/o序列的预期长度选择seq2seq RNN中的隐藏层数？

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我试图预测一群人的特征。 每组包含一个唯一的人数
N
。 每人输入特征向量的长度
I
为常数（100）。 长度​人均输出预测向量
O
​是常数（200）

  • 网络架构的正确选择是什么
  • 我需要多少LSTM层（以及一层中的神经元块），以防
    • N=~100？（序列：~10000→ ~（2万）
    • N=~400？（序列：~40000）→ ~（8万）
    • N=~800？（序列：~80000）→ ~（16万）
    • 任何关于网络架构的建议都将不胜感激。

    我也对这个问题的答案感兴趣。你明白了吗？我最后使用了另一种网络架构。你使用了哪种？你能发表一篇解释作为你自己问题的答案吗？