LSTM 嵌入输出大小和 LSTM 数量
LSTM Embedding output size and No. of LSTM
我不确定为什么我们只有大小为 32 的输出向量，而有 LSTM 100？
我很困惑的是，如果我们只有 32 个词向量，如果 fetch 到 LSTM 中，32 个 LSTM 应该足够大吗？
Model.add(Embedding(5000,32)
Model.add(LSTM(100))
这些是您模型的超参数，没有实验就没有设置它们的最佳方法。在您的情况下，将单个单词嵌入到 32 维向量中可能就足够了，但是 LSTM 将处理它们的序列并且可能需要更多容量（即维度）来存储有关多个单词的信息。在不知道 objective 或数据集的情况下，很难对这些参数做出有根据的猜测。我们经常查看过去解决类似问题的研究论文，看看他们使用了哪些超参数，然后通过实验调整它们。
我不确定为什么我们只有大小为 32 的输出向量，而有 LSTM 100？
我很困惑的是，如果我们只有 32 个词向量，如果 fetch 到 LSTM 中，32 个 LSTM 应该足够大吗？
Model.add(Embedding(5000,32)
Model.add(LSTM(100))
这些是您模型的超参数，没有实验就没有设置它们的最佳方法。在您的情况下，将单个单词嵌入到 32 维向量中可能就足够了，但是 LSTM 将处理它们的序列并且可能需要更多容量（即维度）来存储有关多个单词的信息。在不知道 objective 或数据集的情况下，很难对这些参数做出有根据的猜测。我们经常查看过去解决类似问题的研究论文，看看他们使用了哪些超参数，然后通过实验调整它们。