hidden_size:这个参数定义了RNN隐藏层的神经元个数,也被称为隐藏层的维度。隐藏层是RNN模型中用于处理信息的核心部分,其大小直接影响模型的复杂度和学习能力。隐藏层神经元的数量越多,模型就能学习更复杂的模式,但同时也增加了模型的复杂性和计算成本。hidden_size的设置需要根据具体任务和数据集的特点来调整,以达到...
hidden_size是LSTM层的隐藏层大小。 如果LSTM层不是双向的,num_directions始终为1。LSTM的输出形状还可以包括一个形状为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)的记忆单元状态(hidden state),以及形状为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)的记忆单元状态(cell state),这取决于你是否...