问题描述
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：
- 硬加权，我在其中指定了 2 个通道中的每一个的“权重”。
- 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！
解决方法
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