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RNNと埋め込みを使用して、Kerasでシーケンス分類を行います。私のシーケンスは少し奇妙です。私は言葉を特別な記号と混ぜている。言葉は固定された、事前に訓練された埋め込みに関連していますが、特別なシンボルの埋め込みは訓練中に変更する必要があります。いくつかの埋込みを訓練し、他のものを固定します。

学習中の埋め込みレイヤーで、他のものを更新するときに埋め込みを固定しておくにはどうすればよいですか?変更すべきでないインデックスをマスクする方法はありますか?またはカスタム埋め込みレイヤの場合ですか?

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好奇心の高まりから、なぜこれが問題になるのですか?あなたは計算時間を心配していますか? – mbatchkarov

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トレーニングデータがあまりありません。少ないトレーニングデータで事前に訓練された単語埋め込みに逆伝播することは非常に悪い考えです。しかし、私の特別なシンボルは事前に訓練された埋め込みを持っていないので、特別なシンボルの埋め込みにバックプロパゲージしたいと思います。 – Alex

答えて

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これは既存のEmbeddingレイヤでは達成できないと私は考えています。それを回避するには、内部で2つの埋め込みレイヤを作成し、そのうちの1つの埋め込みマトリックスのみをtrainable_parametersに配置するカスタムレイヤーを作成します。

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ヒントありがとうございます。いくつかの手品をした後、私はそれを働かせました。 – Alex

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