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我希望使用动能和海面温度来预测洋流涡度。我的数据包括海湾河流地区的卫星动能读数和地表温度读数。我计划使用混合神经网络,它将循环架构(LSTM)与卷积网络模型相结合。
我的数据集包含从 1996 年到 2018 年的每日动能和温度读数,总共 8036x80x120 个网格。例如,给定动能和温度,我希望 NN 预测涡度。
我的问题是,我怎样才能影响我的神经网络忽略/折扣陆地地形,只关注海洋数据。陆地地形数据作为 NaN 值存储在我的图像数组中。
我正在使用 PyTorch。
您所需要的只是关注您正在寻找的解决方案。该机制将帮助您专注于输入中的某些功能/块。有一篇中篇文章提供了如何将这种机制应用于图像的教程。