В настоящее время я представляю пространство пространственных объектов матрицей 1000 x 5000. Каждая запись находится в {-1, 0, +1}. В данных огромное количество нулей. Результаты, которые я надеюсь предсказать, хранятся в векторе 1000 x 1 значений в {-1, 1}.
Я попытался решить проблему с помощью tf (версия <2.0), потому что мне показалось (основываясь на некоторых комментариях других), что keras.io не предоставил структуру для разреженных данных. Поскольку <strong>tf2 реализует интерфейс keras, я предполагаю, что можно решить проблему разреженности, используя tf2 , управляемую интерфейсом tf.keras, но я не вижу, как это сделать , Предложения, пожалуйста.