标签： neural-network rnn
我正在建立一个多对一的RNN用于回归，步长从2到多达几百，我发现填充零作为附加步骤正在改变最终结果。通过阅读其他帖子，我发现RNN正在学习忽略那些填充的零，但默认情况下不会忽略零。
所以，我的问题是，在我的情况下，步长具有非常宽的范围（从2到数百），是否更好地将我的小批量填充到人口的最大步长（这将是非常不方便，因为新样品可能带有更多的步长），或者它真的没关系？ （我试过这两个，但由于某些原因我得到了不同的结果，可能我错了......）是否有关于样本量与步长比的建议以获得合理的结果？谢谢！