我有时间序列数据，想构建一个 1D CNN/LSTM，想使用 Keras 掩蔽层来“忽略”缺失值。
我的数据结构如下：我有 1000 名患者，在 20,000 分钟内测量了 3 个变量（心率、氧气浓度、呼吸频率），每分钟测量一个变量。
在这个数据集中，我经常有患者的 3 个变量中的一个缺失值，而其他变量具有合理的值。
例如，给定患者的每分钟测量值如下所示：
patient_1_heart = [70, 71, 68, 80, ...]
patient_1_oxygen = [90, 89, NA, 91, ...]
patient_1_breathing = [20, 21, 20, 19, ...]
现在我的问题是，我可以屏蔽patient_1_oxygen 中的NA 值，还是只能屏蔽整个时间步长？因为在同一时间戳有其他 2 个变量的测量值。
鉴于 Keras 文档声明如下：
“对于输入张量中的每个时间步（张量中的第 1 维），如果该时间步中输入张量中的所有值都等于 mask_value，那么该时间步将在所有下游被屏蔽（跳过）图层（只要它们支持遮罩）。” https://keras.io/api/layers/core_layers/masking/
以这种方式表达，似乎给定时间戳的所有值都应该等于掩码值才能发生掩码？如果是这种情况，鉴于无法选择插补，我该如何屏蔽/忽略单个单元格，如上例所示？