问题描述
我有三个输入要素集，并希望在有条件地启用三个输入要素集的情况下构建模型，因此我可以比较有或没有任何特定输入信息的性能。我可以通过有条件地将输入归零来实现。但是，如果之后有Batchnormalization，全零会否搅乱相应的归一化特征，即将NaN放入我的数据或引入噪声？ （假设有一个原因，我不能分别对它们进行批量归一化，然后归零。）
from tensorflow.keras.layers import Input,Dense,Batchnormalization,concatenate,multiply
i1_active = 1
i2_active = 1
i3_active = 0
input1 = Input(30)
input2 = Input(30)
input3 = Input(30)
input1_m = Lambda(lambda x: i1_active*x)(input1)
input2_m = Lambda(lambda x: i2_active*x)(input2)
input3_m = Lambda(lambda x: i3_active*x)(input3)
bn_input = concatenate([input1_m,input2_m,input3_m])
bn = Batchnormalization()(bn_input)
out = Dense(10,activation='softmax')(bn)
解决方法
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