* **循環 dropout**（recurrent dropout）。這是一種特殊的內置方法，在循環層中使用 dropout 來降低過擬合。
* **堆疊循環層**（stacking recurrent layers）。這會提高網絡的表示能力（代價是更高的計算負荷）。
* **雙向循環層**（bidirectional recurrent layer）。將相同的信息以不同的方式呈現給循環網絡，可以提高精度并緩解遺忘問題。
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