关于seq2seq论文中“5个反转LSTM集成”与4层LSTM的疑问

• 这不是笔误，是你混淆了模型层数和模型集成两个完全不同的概念：

  • 3.4节的“4层LSTM”指的是单个模型的结构：论文里每个独立的Seq2Seq模型，其编码器和解码器都采用了4层堆叠的LSTM。
  • 3.6节的“5个反转LSTM的集成”指的是模型集成策略：研究者训练了5个结构完全一致（都是4层LSTM）的独立模型，每个模型的输入序列做了反转处理（比如把源句“X Y Z”改成“Z Y X”输入），最终实验时会综合这5个模型的输出结果来提升预测性能。

• 额外澄清：这里的“反转LSTM”不是指LSTM层的顺序反转，而是输入序列的反转；“集成”是多个同结构模型的组合，和单个模型的层数没有任何冲突。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dd123