在使用LSTM（长短期记忆网络）构建模型时，`num_units`是一个非常关键的参数，它决定了LSTM层中的单元数量。简单来说，`num_units`就是隐藏层中神经元的数量，直接影响模型的复杂度与表达能力。🔥

想象一下，`num_units`就像大脑中的神经元数量，越多越能处理复杂的任务，但也可能带来过拟合的风险。例如，当`num_units=64`时，意味着该层有64个独立的记忆单元，它们协同工作来捕捉时间序列中的长期依赖关系。🌱

如何设置合适的`num_units`？通常取决于数据集的规模和任务需求。如果数据量大且特征复杂，可以适当增加`num_units`；反之，则需谨慎调整以避免资源浪费。💡

总之，合理配置`num_units`能让LSTM更好地学习数据模式，从而提升预测精度！🎯

深度学习 LSTM 机器学习