Com calcula Lstm el nombre de paràmetres?

2024 Autora: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificació: 2023-12-15 23:44

Per tant, segons els vostres valors. Introduir-lo a la fórmula dóna:->(n=256, m=4096), total nombre de paràmetres és 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. El nombre de pesos és 28 = 16 (num_units * num_units) per a les connexions recurrents + 12 (input_dim * num_units) per a l'entrada.

També es pregunta, com trobes el nombre de paràmetres?

A calcular l'aprensible paràmetres aquí, tot el que hem de fer és multiplicar per la forma de l'amplada m, l'alçada n i tenir en compte tots aquests filtres k. No oblideu el terme de biaix per a cadascun dels filtres. Nombre de paràmetres en una capa CONV seria: ((m * n)+1)*k), afegit 1 a causa del terme de biaix per a cada filtre.

De la mateixa manera, quantes unitats amagades té Lstm? An LSTM xarxa. La xarxa té cinc entrades unitats , a capa oculta compost per dos LSTM blocs de memòria i tres sortides unitats . Cada bloc de memòria té quatre entrades però només una sortida.

Posteriorment, també es pot preguntar, com es troba el nombre de paràmetres a RNN?

1 Resposta. Les entitats W, U i V són compartides per tots els passos de la RNN i aquests són els únics paràmetres en el model descrit a la figura. Per tant nombre de paràmetres s'ha d'aprendre durant l'entrenament = dim(W)+dim(V)+dim(U). A partir de les dades de la pregunta, això = n2+kn+nm.

Quantes capes té Lstm?

Generalment, 2 capes han demostrat ser suficients per detectar característiques més complexes. Més capes pot ser millor però també més difícil d'entrenar. Com a regla general - 1 ocult capa treballar amb problemes senzills, com aquest, i dos són suficients per trobar funcions raonablement complexes.