作者chhuang17 ()
看板DataScience
标题[问题] 将原始矩阵补0输入CNN?
时间Tue Oct 12 20:59:33 2021
我的论文是做深度强化学习相关
关於状态的输入，我采取格位矩阵的方式输入CNN
每一格的数字填入该格内的车辆数，并分别建立汽车及机车格位矩阵
即input channel = 2
不过整体路网的道路长度不一，
因此打算在较短的道路後面通通补0，补到与最长的道路矩阵长度相同
但是不确定这样的想法是否可行
举个例子来说，假设有一段道路被切成5格，但我在後面补了5格0
此时格位矩阵变成 [2,0,1,1,0,
0,0,0,0,0]
但是前面5格的0跟後面5格的0代表的意义不一样
这样在training的时候会不会有影响呢?
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1F：→ chang1248w: 加入第三个masking维度 10/13 10:37
2F：→ chang1248w: 先丢进rnn 10/13 10:37
3F：→ EEQQ102938: rnn? 10/16 18:56
4F：→ chang1248w: 或者先丢进rnn 10/18 01:41
5F：→ chang1248w: 把它从dynamic sequence转成vector states 10/18 01:42
6F：→ chang1248w: bert之类的nlp模型是用masking把不想看到的地方遮住 10/18 01:42