keras의 반복 모델에서 마스킹은 어떻게 작동합니까?

잘 훈련 된 LSTM 기반 네트워크를 발견했습니다. 네트워크에서 마스킹을 허용합니다.keras의 반복 모델에서 마스킹은 어떻게 작동합니까?

for l in range(len(model.layers)): 
    d=model.layers[l].__dict__ 
    print(d['supports_masking']) 
    print(d['name'])

은 입력란 옆의 모든 '이름'에 대해 나를 나타냅니다.

타임 스탬프가 누락되어있는 타임 세리에이션도 있습니다. 정확한 타임 스탬프는 mask_value으로 바뀝니다.

네트워크는 최종 예측을 결정하기 위해 모든 일반 값으로 모든 masked_values를 사용하므로 순방향 전달의 모든 계산이 실제로 실행됩니다 (입력시 각 타임 스탬프에 대한 LSTM의 상태 업데이트 예제) 샘플은 완전히 건너 뛰므로 연산이 절대 수행되지 않습니까?

Keras는 documentation에서 설명한대로 시간 단계를 건너 뜁니다.

2017-10-11 19:23:34

감사합니다. 좋아, 그렇다면 모든 timestamp에 mask_value와 같은 값을 가진 관찰이 있다면 (어떤 이유로 든), 예측을 할 수 없다. 모든 시계가 누락되거나 누락 된 경우 근본적으로 다릅니다. – ErroriSalvo

데이터에 존재하는 마스크 값을 사용해서는 안됩니다. 그 목적으로 만 사용되는 값을 선택하십시오. 예를 들면'-10000'입니다. –

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