एक डेवलपर C++ में 2-लेयर LSTM लागू करते समय सामने आए चुनौतियों पर चर्चा करता है, यह नोट करते हुए कि मॉडल अक्सर कन्वर्ज करने में विफल रहता है और ट्रेनिंग के दौरान एरैटिक त्रुटि गुणांक प्रदर्शित करता है।
उपयोगकर्ता 56k वर्ण डेटासेट का उपयोग करने की रिपोर्ट देता है जिसमें 96-नोड इनपुट परतें हैं, यह देखते हुए कि ग्रेडिएंट नॉर्मलाइजेशन और क्लिपिंग के प्रयासों के बावजूद त्रुटि दर अक्सर 3.0 की सीमा से ऊपर चली जाती है।
हालाँकि आर्किटेक्चर मौलिक परीक्षणों पर सफलतापूर्वक ओवरफिट करता है, लेखर कोड को एकल छिपी हुई परत में पुनर्गठित किए बिना स्थिरता में सुधार के लिए सलाह चाहता है।