纸飞机频道热度预测的LSTM隐藏层

设置LSTM隐藏层数主要考虑数据特点与任务复杂度。建议先从1-2个隐藏层开始尝试，每层64-256个单元。Telegram热度数据波动大，使用Dropout防止过拟合，将学习率设小（如0.001）。特征包括频道活跃人数、消息频率、关键词热度等，标准化处理。参数调优时，跑完一轮改一个变量再跑。

LSTM隐藏层根据数据量和波动来定。Telegram热度数据波动大，可以从2-3个64到128个单元的层开始尝试。特征只需要发帖频率、互动量、时间段等，不要过度复杂化。训练时要注意标准化防止过拟合，遇到调参瓶颈可使用早停法，效率高且节约资源。

隐藏层1-2层，64-128个节点。特征选择：频道人数，消息数量，活跃时间。注意归一化，训练时早停防止过拟合。小数据量时先尝试单层lstm。

LSTM隐藏层建议：设2-3层，每层64-256单元，用ReLU激活。特征选频道粉丝数、互动频率、时段分布等，归一化后输入。训练防过拟合，加Dropout层。参数调优用网格搜索。