Когда использовать GlobalAveragePooling1D и когда использовать GlobalMaxPooling1D при использовании Keras для модели LSTM?

Question

Мне нужно сделать классификационную модель LSTM для некоторого текста, и я путаюсь между GlobalAveragePooling1D и GlobalMaxPooling1D в пуле при использовании кера.Какой из них мне следует использовать и какие вещи следует учитывать при принятии решения о конкретном выборе.

Answer 1

Это зависит много от ваших данных и того, что вы хотите от них.Это один из тех случаев, когда тестирование будет единственным верным ответом.

Например, если вы хотите обнаружить присутствие чего-либо в ваших последовательностях, максимальный пул кажется хорошим вариантом.

Но если вклад всей последовательности кажется важным для вашего результата, тогда среднее объединение звучит разумно.

Теперь, поскольку вы используете слои LSTM, возможно, вам следует использовать return_sequences=False в последнем слое LSTM.Это также возможность вместо объединения.Это сохранит только последний шаг последовательности.Может быть преимущество обработки всей последовательности, возможно, с кумулятивным эффектом в вашем результате.

Во всех случаях тестирование является единственным окончательным ответом.