1樓：千里
Mask就如它的字面意思，是遮蔽掉輸入。從LSTM的角度來說讓cell看不見這個輸入。正常的LSTM cell有3個輸入(input, h_t-1, c_t-1), 3個輸出(output, h, c)。
這裡x_t-1是指時序的上一步。在被mask的情況下output可以設為0，h = h_t-1, c = c_t-1。並且被mask的情況下，cell的輸出不產生gradient。
在Keras裡，被mask的output會被設成output_t-1,具體的原因是在LSTM(return_sequence=False)的情況下，我們可以更方便的在最後乙個timestep上拿到有效的結果，而不是0。如果return_sequence=True的話，使用者也可以用output * mask來拿到mask後的結果。
具體的code可以在這裡找到
2樓：
lstm裡的mask是針對batchsize≠1的情況，在同乙個batch裡，要求輸入長度相同，於是就長度不足的sequence就補上乙個mask value，於是同乙個batch裡的sequence的長度相同，但是補上mask value的位置，在計算backward的時候會被忽略掉，使得他在模型每次update的時候不影響模型的引數。如果要自己實現乙個lstm，可以在對應mask的位置的output和其對應的label都置為0，這部分將不再產生grad。
LSTM網路引數計算
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