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machine-learning - 将 dropout 应用于 LSTM 网络（Keras）中的输入层

问题描述

是否可以在 Keras 中将 dropout 应用于 LSTM 网络的输入层？

如果这是我的模型：

model = Sequential()
model.add(LSTM(10, input_shape=(look_back, input_length), return_sequences=False))
model.add(Dense(1))

目标是达到以下效果：

model = Sequential()
model.add(Dropout(0.5))
model.add(LSTM(10, input_shape=(look_back, input_length), return_sequences=False))
model.add(Dense(1))

标签： machine-learningneural-networkkerasdropout

解决方案

您可以使用Keras 功能 API，其中您的模型将被编写为：

inputs = Input(shape=(input_shape), dtype='int32')
x = Dropout(0.5)(inputs)
x = LSTM(10,return_sequences=False)(x)

定义你的输出层，例如：

predictions = Dense(10, activation='softmax')(x)

然后建立模型：

model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions)

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