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循环神经网络的常见调参技巧

循环神经网络的常见调参技巧包括: 学习率调整:采用固定学习率、学习率衰减或自适应学习率算法(如Adam)。 梯度裁剪:限制梯度大小,防止梯度爆炸。 网络结构调优:调整网络层数、神经元个数和激活函数等。 损失函数与优化器选择:根据任务需求选择合适的损失函数和优化器。 合理的调参能显著提升RNN模型的性能和稳定性。

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