对于二进制分类,如何在LSTM中的每个时间步计算误差?

问题描述

我试图了解LSTM中的错误是如何反向传播以进行二进制分类的。在LSTM的其他应用程序中,通常每个时间步都有一个“正确”的输出,我们可以用它来计算误差。但是对于以“正确”输出结尾的二进制分类,如何在每个时间步计算误差?

解决方法

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