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正十七

2018-11-12

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在课程的实战内容中，我们对不同的样本进行了对齐，对齐的手段是裁剪和填充（padding）。对于填充的数据来说，训练中会将填充数据（一般是没有意义的特殊字符）也加入训练，这就给梯度添加了噪音。所以加上mask会变好，因为mask会去除这些噪音。

但是，对于你问题中的动态rnn，加上mask不一定比它好，虽然加上mask去除噪音会比有噪音的要好，但是，去除噪音不止有mask一种方式，还有另一种实现方式就是在动态rnn中标记上所有样本的长度（https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn中的sequence_length参数），这样也能去除噪音。

总结一下，就是，加上mask去除噪音后会比没有去除噪音要好，但是动态rnn可以有另一种方式实现去除噪音，所以加上mask和动态rnn没有可比性。

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