neural-network - TabNet 的掩码解释是否有偏见？

Question

我一直在阅读TabNet模型，它通过细心的转换器的掩码值进行预测“解释”。

但是，如果输入值未归一化，那么这是否掩盖了值只是归一化标量（而不是特征的重要性值）？

例如：一个特征Time以天数表示，并且掩码平均值为 1/365，这可能意味着掩码只是对特征进行归一化？

如果我的问题不清楚，请告诉我。