假设您在时间序列中缺少值，例如：

t1 x1 y1
t2 ?  ?
t3 x3 y3
t4 ?  ?
t5 x5 y5

您正在尝试使用循环神经网络（例如 LSTM）预测此时间序列，并决定使用掩码处理缺失值。

Masking example (from Keras): set x[:, 3, :] = 0. and x[:, 5, :] = 0.   - insert a Masking layer with mask_value=0. before the LSTM layer: model =  Sequential() model.add(Masking(mask_value=0., input_shape=(timesteps, features))) model.add(LSTM(32))

我听说有人说掩蔽介于两者之间：

A）完全删除缺失值/行，和

B) 输入/学习缺失值

谁能解释为什么屏蔽与仅从时间序列中删除值有什么不同？到目前为止我理解的方式是：如果输入张量中的所有值都等于掩码值，则将跳过该时间步并转移状态（如果 stateful 为真）。这与从时间序列中排除行有何不同？