49、循环神经网络（RNN）处理序列数据的高级技巧

循环神经网络（RNN）处理序列数据的高级技巧

1. 解决梯度不稳定问题

在RNN中，梯度不稳定是一个常见的问题。为了缓解这个问题，可以使用一些技巧，比如自定义RNN单元。通过自定义单元，可以对输入和隐藏状态进行归一化，从而使训练更加稳定。以下是一个使用自定义单元的示例代码：

model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.RNN(LNSimpleRNNCell(20), return_sequences=True,
                     input_shape=[None, 1]),
    keras.layers.RNN(LNSimpleRNNCell(20), return_sequences=True),
    keras.layers.TimeDistributed(keras.layers.Dense(10))
])

另外，Keras中的所有循环层（除了 keras.layers.RNN ）和所有单元都有 dropout 和 recurrent_dropout 超参数。 dropout 用于定义应用于输入的丢弃率， recurrent_dropout 用于定义应用于隐藏状态的丢弃率。通过设置这些超参数，可以在每个时间步应用丢弃，而无需自定义单元。

2. 解决短期记忆问题

由于数据在RNN中传递时会经历各种变换，每个时间步都会