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2024年4月19日发(作者：小型电机价格及图片)
convlstm参数
ConvLSTM是一种具有记忆能力的循环神经网络结构，它在
传统的LSTM网络上添加了卷积层，用于处理多维序列数据
（如图像序列）。
ConvLSTM的主要参数包括：
1. filters：卷积核的数量，也就是输出的通道数。
2. kernel_size：卷积核的大小，可以是单个整数或者是一个元
组（width, height）。
3. strides：卷积的步长，可以是单个整数或者是一个元组
（width, height）。
4. padding：卷积的填充方式，可以是"valid"（不填充）或者
"same"（填充到保证输出和输入具有相同的尺寸）。
5. activation：激活函数，通常是"relu"。
6. recurrent_activation：循环层的激活函数，通常是"sigmoid"。
7. use_bias：是否使用偏置。
8. kernel_initializer：权重初始化方法。
9. recurrent_initializer：循环层权重初始化方法。
10. bias_initializer：偏置初始化方法。
11. unit_forget_bias：是否添加一个偏置项到遗忘门中。
12. kernel_regularizer：权重正则化方法。
13. recurrent_regularizer：循环层权重正则化方法。
14. bias_regularizer：偏置正则化方法。
15. activity_regularizer：激活函数正则化方法。
16. kernel_constraint：权重约束方法。
17. recurrent_constraint：循环层权重约束方法。
18. bias_constraint：偏置约束方法。
19. return_sequences：是否返回每个时间步长的输出序列。
20. return_state：是否返回最后一个时间步长的状态。
21. go_backwards：如果为True，则按照相反的顺序处理输入
序列。
22. stateful：是否在批次之间保持LSTM状态。
23. dropout：输入dropout比例。
24. recurrent_dropout：循环层dropout比例。
这些参数可以通过调整来优化ConvLSTM网络的性能和效果。
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