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如何在时间序列的 keras CNN Autoencoder 模型中为两个通道设置不同的权重?

如何解决如何在时间序列的 keras CNN Autoencoder 模型中为两个通道设置不同的权重?

在 keras 的机器学习模型中,是否可以在一个通道上放置更多的“注意力”/“权重”/“重要性”,而在另一个通道上放置更少的“注意力”?即,我想增加/减少两个通道的权重。

我在 keras 中使用 CNN 自动编码器模型来执行无监督任务。

上下文是我正在处理时间序列数据,分为两个通道:

  • 一个渠道是我信任的更正常的数据,并且
  • 第二个渠道是更不稳定的数据,我认为这对训练有帮助,但不应该太相信。

我设想这种工作有两种替代方式,我对其中一种或两种都感兴趣:

  1. 硬加权,我在其中指定了 2 个通道中的每一个的“权重”。
  2. 或者,“软”加权,其中模型本身学习在两个通道中的每一个上施加什么“权重”。在这种情况下,我将有兴趣从经过训练的模型中提取这些权重。 (我认为这只能在受监督的环境中实现,但请告诉我)。

提前致谢!

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