self.out = nn.Linear(32, 1) 训练时主要要关注的参数是卷积网络层数,卷积网络输入数据维数,输出数据维数,LSTM层相关参数。 其中损失函数选择了cnn和lstm模型最常用的Tanh(双曲正切函数), 起初遇到了模型未收敛的问题,如下所示 模型未收敛的主要原因如下: 学习率设置不合理,优化算法设置不合理,出现了过拟合问题,...
迭代次数:根据自己的task、model、收敛速度、拟合效果设置不同的值 LSTM中的hidden size:LSTM中的隐藏层维度大小也对结果有一定的影响,如果使用300dim的外部词向量的话,可以考虑hidden size =150或者是300,对于hidden size我最大设置过600,因为硬件设备的原因,600训练起来已经是很慢了,如果硬件资源ok的话,可以尝试更...
需要牢记参数初始化的目的是为了让神经网络在训练过程中学习到有用的信息,这意味着参数梯度不应该为0。而我们知道在全连接的神经网络中,参数梯度和反向传播得到的状态梯度以及入激活值有关——激活值饱和会导致该层状态梯度信息为0,然后导致下面所有层的参数梯度为0;入激活值为0会导致对应参数梯度为0。所以如果要保...
2.1 定义CNN-LSTM预测模型 注意:输入风速数据形状为 [256, 96, 8], batch_size=256,96代表序列长度(滑动窗口取值), 维度8维代表挑选的8个变量。 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 为0.00082814,多变量特征CNN-LSTM预测效果良好,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: 可以适当增加...
RNN调参经验 选择合适的RNN变体 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）是RNN的两种常用变体，它们...
单层LSTM: 输入数据: ——input的格式:(seq_len,batch,input_size) #batch是批次数,可以在LSTM()中设置batch_first,使得X的输入格式要求变为(batch,seq_len,input_size) ——h0的格式:(1,batch,hidden_size) ——c0的格式:(1,batch,hidden_size ...
LSTM由输入层、LSTM层和扁平层组成。最后,这两个部分被归类为完全连接的层。除此之外,这个混合模型使用直系线性单元(ReLU)激活和批量归一化(BN)来规范CNN中的激活函数。激活函数tanh用于LSTM。为了帮助规范模型,我们在每层中使用drop out(随机丢掉一些神经元),并将drop out设置为0.5,以帮助防止在小样本量训练时...
“设置超参数并构建图层。”“super(DecoderRNN,self).__ init __()self.embed = nn.Embedding(vocab_size,embed_size)self.lstm = nn.LSTM(embed_size,hidden_size,num_layers,batch_first = True)self.linear = nn.Linear(hidden_size,vocab_size)self.init_weights()def init_weights(...
使用cnn,bpnn,lstm实现mnist数据集的分类 1.cnn importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets, transforms# 设置随机数种子torch.manual_seed(0)# 超参数EPOCH =1# 训练整批数据的次数BATCH_SIZE =50DOWNLOAD_MNIST =False# 表示还没有下载数据集,...
Decoder:LSTM 作者采用LSTM在每个时间步生成一个单词。LSTM框架如下: LSTM 其函数表达 软注意力计算 LSMT 初始 h 和 c LSMT的初始 memory state 和 hidden state 由 注释向量的均值预测,预测模型为两个单独的 MLP: \begin{aligned} \mathbf{c}_{0} &=f_{\text {init }, \mathrm{c}}\left(\frac{1}...