我们知道CuDNNLSTM不支持dropout。另外，我们知道LSTM层在KERAS中具有两种类型的辍学：
- 辍学：为输入的线性变换而下降的单位的分数。
- recurrent_dropout ：在0到1之间浮动。为递归状态的线性转换，要下降的单位的分数。
如果我想在CuDNNLSTM中使用第一种辍学类型，可以在keras中的CuDNNLSTM之前添加辍学层吗？如果不是，在dropout中使用LSTM选项的此过程有什么区别？
Keras中的CuDNNLSTM的辍学
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问答
zhouyu2020 回答：Keras中的CuDNNLSTM的辍学
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