Какое значение по умолчанию у параметра num_layers у класса RNN?

Другие предметы Университет Рекуррентные нейронные сети (RNN) значение по умолчанию параметр num_layers класс RNN анализ данных университет машинное обучение глубокое обучение нейронные сети Новый

В классе RNN, который является частью библиотеки PyTorch, параметр num_layers отвечает за количество слоев в рекуррентной нейронной сети. Значение по умолчанию для этого параметра равно 1.

Теперь давайте разберем, что это означает:

• num_layers = 1: Это означает, что сеть будет состоять из одного рекуррентного слоя. В большинстве случаев это достаточно для простых задач.
• num_layers > 1: Если вы хотите увеличить количество слоев, вы можете установить этот параметр на большее значение. Это позволяет модели обучаться более сложным паттернам, но также увеличивает риск переобучения и требует больше вычислительных ресурсов.

Таким образом, если вы не укажете значение для num_layers при создании экземпляра класса RNN, оно по умолчанию будет равно 1. Это важно учитывать при проектировании вашей модели, так как количество слоев может значительно повлиять на производительность и качество обучения вашей нейронной сети.