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[問題] 將原始矩陣補0輸入CNN?

看板DataScience作者時間3年前 (2021/10/12 20:59), 編輯推噓0(0推 0噓 6→)
留言6則, 2人參與, 3年前最新討論串1/1
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? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.4.209 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1634043575.A.12A.html
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10/13 10:37, 3年前 , 1F
加入第三個masking維度
10/13 10:37, 1F
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10/13 10:37, 3年前 , 2F
先丟進rnn
10/13 10:37, 2F
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10/16 18:56, 3年前 , 3F
rnn?
10/16 18:56, 3F
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10/18 01:41, 3年前 , 4F
或者先丟進rnn
10/18 01:41, 4F
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10/18 01:42, 3年前 , 5F
把它從dynamic sequence轉成vector states
10/18 01:42, 5F
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10/18 01:42, 3年前 , 6F
bert之類的nlp模型是用masking把不想看到的地方遮住
10/18 01:42, 6F
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