Keras: la différence entre les abandons LSTM et les abandons récurrents LSTM
De la documentation de Keras:
abandon: Flottant entre 0 et 1. Fraction des unités à abandonner pour la transformation linéaire des entrées.
récurrent_dropout: Flottant entre 0 et 1. Fraction des unités à déposer pour la transformation linéaire de l'état récurrent.
Quelqu'un peut-il indiquer où sur l’image en dessous de chaque abandon se produit?
Je suggère de jeter un coup d'oeil à (la première partie de) ce document . Un décrochage régulier est appliqué aux entrées et/ou aux sorties, ce qui signifie que les flèches verticales de x_t et à h_t. Dans votre cas, si vous l'ajoutez comme argument à votre calque, les entrées seront masquées; vous pouvez ajouter un calque de suppression après votre calque récurrent pour masquer également les sorties. Les abandons récurrents masquent (ou "abandonnent") les connexions entre les unités récurrentes; ce serait les flèches horizontales dans votre image.
Cette photo est prise à partir du papier ci-dessus. A gauche, abandon régulier des entrées et des sorties. Sur la droite, les abandons réguliers PLUS les abandons récurrents:
(Ignorez la couleur des flèches dans ce cas; dans le papier, ils insistent sur le fait de garder les mêmes masques de suppression à chaque pas de temps)