tensorflow - 如何在 Keras 的每个时间步之后重置 LSTM 中的隐藏状态？

Question

我有一个 BiLSTM，我通过序列抛出它，前向和后向 LSTM 使用 previos 序列输出，就像初始隐藏状态一样。它对前向 LSTM 有利，但对后向 LSTM 不利，因为当它以这种方式工作时，前向 LSTM 状态正在跳过序列。那么对于每个时间步，我可以将 BiLSTM 的后向部分重置为零初始状态吗？

这里有一个小例子：

# forward LSTM
forwarf_LSTM = LSTM(units=LSTM_units,
                    return_sequences=True,
                    recurrent_dropout=LSTM_dropout,
                    stateful=True,
                    activation='tanh',
                    recurrent_activation='tanh',
                    batch_input_shape=(BATCH_SIZE, MAX_LEN, N_FEATURES))(input_layer)

# backward LSTM
backward_LSTM = LSTM(units=LSTM_units,
                     return_sequences=True,
                     recurrent_dropout=LSTM_dropout,
                     go_backwards=True,
                     stateful=True,
                     activation='tanh',
                     recurrent_activation='tanh',
                     batch_input_shape=(BATCH_SIZE, MAX_LEN, N_FEATURES))(input_layer)