【问题标题】:LSTM back-propagation followed by max/mean poolingLSTM 反向传播,然后是最大/均值池
【发布时间】:2018-12-28 11:34:11
【问题描述】:

Max/Mean pooling 是基于 LSTM 输出生成表示的方法。在这种情况下,反向传播如何发生?

我了解在未完成池化的情况下如何发生反向传播。但我想知道在上述情况下它是如何发生的。提前致谢。

【问题讨论】:

    标签: neural-network lstm backpropagation


    【解决方案1】:

    由于最大池化正在考虑所有时间步的最大值,因此在反向传播期间

    1. 将在导致最大值的那个时间步中考虑错误。
    2. 将更新特定通道中对最大值有贡献的权重。

    【讨论】:

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