使用方法:首先将序列转换为定长序列,如,选取一个序列...层不同的是,它只能过滤0,不能指定其他字符,并且因为是embedding层,它会将序列映射到一个固定维度的空间中。因此,如果诉求仅仅是让keras中LSTM能够处理变长序列,使用Masking层会比 学习分享:RNN(持续更新) ...
特别是当填充值占据序列中较大比例时,模型可能会过度关注填充值,而忽略了真实数据的模式。 为了解决这个问题,可以使用屏蔽(Masking)机制。屏蔽是一种在输入数据中标记填充值的方法,告诉模型忽略这些填充值。在LSTM模型中,可以通过在输入序列中添加一个与序列长度相同的屏蔽向量,将填充值对应的位置标记为1,非填充值对应...
此外,embedding层也有过滤的功能,但与masking层不同的是,它只能过滤0,不能指定其他字符,并且因为是embedding层,它会将序列映射到一个固定维度的空间中。因此,如果诉求仅仅是让keras中LSTM能够处理边长序列,使用Masking层会比使用Embedding层更加适合。
model.add(LSTM(100, dropout_W=0.2, dropout_U=0.2, input_shape=(sequenceLength,23*3,))) 使用方法:首先将序列转换为定长序列,如,选取一个序列最大长度,不足这个长度的序列补-1。然后在Masking层中mask_value中指定过滤字符。如上代码所示,序列中补的-1全部被过滤掉。 此外,embedding层也有过滤的功能,但...
如果要更改时间步的数量,可使用masking层,点击见文档Masking在每个时间步,LSTM-64将传递给LSTM-32形状为[batch_size,time_step,input_dim]的向量 看到这里,不禁要问,那输出中的第三个数,也就是我们的64,32是什么?答案是我们的每个时间步对应的特征的个数。
使用遮罩(Masking): 在填充后的文本中,可以使用遮罩来标记填充部分。遮罩是一个与输入文本相同大小的二进制向量,在填充的位置为0,在非填充位置为1。通过遮罩,RNN在计算时可以忽略填充部分的影响,从而有效利用有效文本部分的信息。 使用变长RNN: 有些RNN的变种模型,如LSTM(长短期记忆网络)和GRU(门控循环单元),能够...
from keras.layers import LSTM, Dense, Masking import numpy as np class MyBatchGenerator(Sequence): 'Generates data for Keras' def __init__(self, X, y, batch_size=1, shuffle=True): 'Initialization' self.X = X self.y = y self.batch_size = batch_size ...
If I remove the Masking-layer, the error does not occur. I confirmed this by running a complete epoch (2324 batches), however, the training is probably pretty pointless when including the padded data. Is there any other pitfall that I am missing that could cause this issue?
layers import Dense,Embedding, Masking from keras.layers import LSTM from keras.datasets import imdb import numpy as np import pandas as pd max_words = 5000 导入数据, 首次运行会下载, 比较慢 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(path="imdb.npz", num_words=max_...
Dropout, Dense, Flatten, Conv1D from keras.layers import MaxPooling1D, GRU, Input,Masking, Concat...