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  • LSTM参数个数计算

    万次阅读 多人点赞 2018-09-21 16:53:35
    今天看程序看到了LSTM,原理都懂,但是想看看参数个数是怎么...LSTM这一层的参数个数是 1255424 个,这一看还有整有零,好奇怎么算出来,于是百度搜了下,得到这么一个公式: 设 LSTM 输入维度为 x_dim, 输...

    今天看程序看到了LSTM,原理都懂,但是想看看参数的个数是怎么算出来的,先简单介绍下我的网络前两层:

    (1)第一层是一个 embedding 层,输出是 100 维的。

    (2)第二层是一个 LSTM 层,输出是 512 维的。

    LSTM这一层的参数个数是 1255424 个,这一看还有整有零的,好奇怎么算出来的,于是百度搜了下,得到这么一个公式:

    设 LSTM 输入维度为 x_dim, 输出维度为 y_dim,那么参数个数 n 为:

    n = 4 * ((x_dim + y_dim) * y_dim + y_dim)

    对应我的网络结构就是:n = 4 * ((100 + 512) * 512 + 512) = 1255424

     

    LSTM 的原理以及公式的又来可以参考这个链接https://www.cnblogs.com/wushaogui/p/9176617.html

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  • LSTM参数个数计算方法

    2020-04-05 17:25:40
    可以看到若不加偏置,该LSTM层共有4个权重参数,图中输入一个timestep特征大小为3(绿色单元),隐藏层输出大小为2(橙色单元),因此该LSTM的参数个数为: n=4∗(2+3)∗2=40n=4*(2+3)*2=40n=4∗(2+3)∗2=40 ...

    计算LSTM的参数个数需要了解其工作原理,如下:
    在这里插入图片描述
    可以看到若不加偏置,该LSTM层共有4个权重参数,图中输入的一个timestep的特征大小为3(绿色单元),隐藏层输出大小为2(橙色单元),因此该LSTM层的参数个数为:
    n=4(2+3)2=40n=4*(2+3)*2=40

    若加上偏置则该LSTM层的参数个数为:
    n=4((2+3)2+2)=48n=4*((2+3)*2+2)=48

    使用keras的LSTM进行验证

    带偏置:

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import LSTM
    
    timestep = 4  # LSTM层的block个数
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=2, use_bias=True, input_shape=[timestep, 3]))
    model.summary()
    
    Model: "sequential_1"
    _________________________________________________________________
    Layer (type)                 Output Shape              Param #   
    =================================================================
    lstm_1 (LSTM)                (None, 2)                 48        
    =================================================================
    Total params: 48
    Trainable params: 48
    Non-trainable params: 0
    _________________________________________________________________
    

    不带偏置:

    from keras.models import Sequential
    from keras.layers import LSTM
    
    timestep = 4  # LSTM层的block个数
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=2, use_bias=False, input_shape=[timestep, 3]))
    model.summary()
    
    Model: "sequential_1"
    _________________________________________________________________
    Layer (type)                 Output Shape              Param #
    =================================================================
    lstm_1 (LSTM)                (None, 2)                 40
    =================================================================
    Total params: 40
    Trainable params: 40
    Non-trainable params: 0
    _________________________________________________________________
    

    以小见大,通过推理可以得到一般的计算方法。

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  • LSTM作为RNN一种,在计算参数的时候可能会有一些错误理解。如果对于参数计算过程不理解,那么对网络可能也并不是很理解。如图 上图是一简单RNN示意图,为了方便理解,都会画成下面形式 这样就会...

    LSTM作为RNN的一种,在计算其参数的时候可能会有一些错误的理解。如果对于参数计算过程不理解,那么对网络可能也并不是很理解。如图   
     

     上图是一个简单RNN的示意图,为了方便理解,都会画成下面的形式

    这样就会造成一些误解,将RNN理解为t个不同的模块,并且错误的认为每个模块有不同的参数。其实这里的RNN就只有一个模块。其余的是时间线上的展开。LSTM也类似

    上图也是时间线上的展开,不是有三个不同的lstm模块。所以这些模块的参数是相同的。

    那什么时候会有多个lstm模块呢?只有当多层lstm出现的时候才会有更多的参数出现。

    计算可以参考知乎上的一篇回答:https://www.zhihu.com/question/263700757

    截图如下

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  • 长期困惑与LSTM的神经元个数计算,记录一下当下理解 A代表LSTM cell,同一个LSTM但是timestamp不同,由左图可知一个timestamp中有四个前馈神经元(黄色,3个sigmoid和一个tanh) 图中还有一个tanh(红色),这里...

    解释LSTM两张常用图,如下:

    长期困惑与LSTM的神经元个数计算,记录一下当下的理解

    A代表LSTM cell,同一个LSTM但是timestamp不同,由左图可知一个timestamp中有四个前馈神经元(黄色的,3个sigmoid和一个tanh)

    图中还有一个tanh(红色的),这里只是对Ct做了一个tanh的转换然后和经过最后的sigmoid的结果点乘作为输出;

    按照有图的解释只有长方形的代表神经元,那么一个lstm中有四个神经元,一共应该是timestamp * 4个神经元(但是这里是同一个lstm不同的timestamp,参数共享,那是否应该就只有4个神经元呢?)

    参数计算通用公式:((num_units(也可叫hidden_size) + emb_dim)* emb_dim + num_units) * 4

    输入x:[words_len, emb_dim],words_len:一句话中词的数量,emb_dim:词向量维度或one-hot维度

     

    参考:

    https://blog.csdn.net/weixin_43185909/article/details/106373078

    https://www.jianshu.com/p/2f17a3c62cde

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lstm参数个数的计算