《表1 e2e-LSTM模型的参数值》

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《基于LSTM的轴承故障诊断端到端方法》

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在e2e-LSTM的训练过程中，首先输入一维向量X，经过3个LSTM层，再经过2个全连接层，提取到的特征被映射到样本标记空间，最后通过softmax层，e2e-LSTM模型将输出预测值Y’。计算预测值Y’与真实值Y之间的交叉熵损失函数值，通过多次迭代，运用ADAM优化算法更新e2e-LSTM网络中的参数W、b，使得损失函数值逐渐减小，从而使得e2e-LSTM具有较好的诊断能力。