Учитывая следующие данные:
provider_name, feature A, feature B, feature C..., Label
provider_A , 0.5 , 0.3 , 0.8 , 1
provider_A , 0.5 , 0.2 , 0.1 , 1
...
provider_B , 0.9 , 0.8 , 0.1 , 0
provider_B , 0.5 , 0.3 , 1.8 , 0
...
Я хотел бы построить нейронную сеть Attention, которая будет обрабатывать данные каждого провайдера в целом, а затем прогнозировать их метку.
Обратите внимание, чтоданные предоставляют только одну метку для каждого поставщика.
Я прочитал эту статью , описывающую преимущества Attention, и хотел бы реализовать ее, используя Keras .
Хотелось бы услышать ваши мысли относительно архитектуры сети и, возможно, получить некоторые ссылки на код.
Спасибо :))
Редактировать
Поскольку каждый поставщик имеет свой размер пакета, как каждый раз обучать модель по правильному размеру пакета?