python - 使用卷积 LSTM 时如何忽略某些数据点？

Question

我希望使用动能和海面温度来预测洋流涡度。我的数据包括海湾河流地区的卫星动能读数和地表温度读数。我计划使用混合神经网络，它将循环架构（LSTM）与卷积网络模型相结合。

我的数据集包含从 1996 年到 2018 年的每日动能和温度读数，总共 8036x80x120 个网格。例如，给定动能和温度，我希望 NN 预测涡度。

我的问题是，我怎样才能影响我的神经网络忽略/折扣陆地地形，只关注海洋数据。陆地地形数据作为 NaN 值存储在我的图像数组中。

我正在使用 PyTorch。

标签： pythonneural-networkdeep-learningconv-neural-networksatellite-image

Answer 1

您所需要的只是关注您正在寻找的解决方案。该机制将帮助您专注于输入中的某些功能/块。有一篇中篇文章提供了如何将这种机制应用于图像的教程。