长短时记忆网络(LSTM)有以下主要优点:
- 解决长期依赖问题。通过遗忘门和细胞状态,LSTM可以记住长期信息,解决普通RNN的梯度消失问题。
- 避免非关键信息进入长期记忆。输入门可以控制当前输入的存储量,避免非重要信息进入细胞状态。
- 选择性输出长期记忆。输出门可以控制输出长期记忆的量,只输出当前相关部分。
- 广泛应用。由于强大的序列建模能力,LSTM已在NLP、语音识别、图像 caption 等领域取得优异成果。
但是,LSTM也存在以下几个缺点:
- 结构较复杂。相比于普通RNN,LSTM增加了较多门控单元,使得其结构和计算复杂度都较高。
- 训练难度较大。更复杂的结构也使LSTM的训练变得更加困难,需要更长的训练时间和更大的数据集。
- 有限记忆。虽然LSTM较好解决了长期依赖问题,但其记忆保持的时间窗口依然是有限的,需要注意设置合适的时间步长。
- 无法并行计算。LSTM的计算依赖上一时刻的输出,所以难以并行地计算多个时间步的输出。
所以,总体来说,LSTM是一种非常有效的序列建模方法,在许多任务上都取得了 state-of-the-art 的效果。但同时,它的缺点如结构复杂、训练难度大也值得我们注意,并在实践中采取对策。
例如,可以通过在LSTM之前/之后添加CNN/self-attention等模块来简化其结构;可以通过teacher forcing、warm-up training等技术加速其训练;也可以通过增加时间步长等方法控制其记忆窗口;最后,可以采用并行化的模型如QRNN来解决并行计算的问题。
理解LSTM的优缺点,可以更好地指导我们运用和改进它,取得更优的效果。