Keras自定义实现带masking的meanpooling层
Keras确实是一大神器,代码可以写得非常简洁,但是最近在写LSTM和DeepFM的时候,遇到了一个问题:样本的长度不一样。对不定长序列的一种预处理方法是,首先对数据进行padding补0,然后引入keras的Masking层,它能自动对0值进行过滤。
问题在于keras的某些层不支持Masking层处理过的输入数据,例如Flatten、AveragePooling1D等等,而其中meanpooling是我需要的一个运算。例如LSTM对每一个序列的输出长度都等于该序列的长度,那么均值运算就只应该除以序列长度,而不是padding后的最长长度。
例如下面这个 3x4 大小的张量,经过补零padding的。我希望做axis=1
的meanpooling,则第一行应该是 (10+20)/2 ( 10 + 20 ) / 2 ,第二行应该是 (10+