作者chhuang17 ()
看板DataScience
標題[問題] 將原始矩陣補0輸入CNN?
時間Tue Oct 12 20:59:33 2021
我的論文是做深度強化學習相關
關於狀態的輸入，我採取格位矩陣的方式輸入CNN
每一格的數字填入該格內的車輛數，並分別建立汽車及機車格位矩陣
即input channel = 2
不過整體路網的道路長度不一，
因此打算在較短的道路後面通通補0，補到與最長的道路矩陣長度相同
但是不確定這樣的想法是否可行
舉個例子來說，假設有一段道路被切成5格，但我在後面補了5格0
此時格位矩陣變成 [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代表的意義不一樣
這樣在training的時候會不會有影響呢?
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1F：→ chang1248w: 加入第三個masking維度 10/13 10:37
2F：→ chang1248w: 先丟進rnn 10/13 10:37
3F：→ EEQQ102938: rnn? 10/16 18:56
4F：→ chang1248w: 或者先丟進rnn 10/18 01:41
5F：→ chang1248w: 把它從dynamic sequence轉成vector states 10/18 01:42
6F：→ chang1248w: bert之類的nlp模型是用masking把不想看到的地方遮住 10/18 01:42