国家基础地理信息中心行政边界等矢量数据免费下载保姆级教程

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2023-09-26 17:29| 来源: 网络整理| 查看: 265

DeepLearning之LSTM模型输入参数:time_step, input_size, batch_size的理解

zoujl00: 怎么感觉有些怪,如果batch_size是一次喂进去的样本数量,输入维度是batch_size,seq_len,input_size的话,这里batch_size若是30,seq_len为5,那么按道理来算应该是喂进去了34个样本,这是冲突的,这也是为什么前面很多人疑问为什么这里batch-size为什么不是26,其实我感觉也是26

DeepLearning之LSTM模型输入参数:time_step, input_size, batch_size的理解

Joe Rb: 你好,我其实想问的是,如果batch_size=1,time_step=5,这种情况下按照文章的说法就会出问题。还是说我提的这种情况就不会出现?这个情况确实比较极端,希望你不吝赐教表情包表情包

DeepLearning之LSTM模型输入参数:time_step, input_size, batch_size的理解

Jacskon0307: 你做数据切分的时候,一个输入数据中包含了你设置的所有timestep 你设置比他小,说明了训练的次数多了而已。还是可以训练

DeepLearning之LSTM模型输入数据:白话降维解说

_ Hydrogen2O^: 感谢博主分享写的很好,但是还是有个疑问。一个batch是在一个hidden_unit内循环吗?我在写代码的时候如果设置hidden_unit的值为64的话,那同一个batch是会在64个unit中同时计算吗?还是说T1时刻的数据在第一个unit内计算,T2时刻的数据传到第二个unit内了?

DeepLearning之LSTM模型输入数据:白话降维解说

群龙之首阿柏怪: 通俗地来讲就是你认为当前状态的输出和前几个状态有关



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