Keras: заполнение нулями входных данных. Что делать с целевыми данными?

Question

У меня есть данные ЭКГ и аннотации сна в качестве цели. Данные записываются в сессиях. Для одного случая я хочу использовать каждую сессию в качестве входной выборки. Поэтому мне нужно обнулить входные данные, чтобы получить одинаковую длину / размерность. Что мне делать с целевыми данными?

Должен ли я также "нулевой блок" для достижения той же длины / размера? Я мог бы использовать новое состояние (например, 666, так как 0 уже используется), которое затем не будет учитываться при использовании маскирующего слоя для конкретных вводимых данных с нулевым заполнением.

Или я просто оставлю цель как есть?

Спасибо за вашу помощь

редактировать: больше информации о данных

Answer 1

После некоторого логического размышления я пришел к очевидному выводу, что вы должны дополнить и цель. Поскольку образцы имеют разную длину, очевидно, вам нужно заполнить, чтобы иметь возможность создать тензор с фиксированными размерами.

Я бы создал новый ярлык для mask_value. Для этих меток обучение не проводится, поскольку эти временные шаги пропускаются, а веса устанавливаются на ноль с помощью маскирования.