有没有一种方法可以在不使用一个热编码器的情况下训练RNN？

我正在尝试为我的日志分析项目开发顺序RNN。

输入是一个对数序列，例如[1,2,3,4,5,6,1,5,2,7,8,2,1]

目前，我正在使用来自keras库的to_categorical函数，该函数将序列转换为单编码。

def to_categorical(y, num_classes=None, dtype='float32'):
    """Converts a class vector (integers) to binary class matrix.

    E.g. for use with categorical_crossentropy.

    # Arguments
        y: class vector to be converted into a matrix
            (integers from 0 to num_classes).
        num_classes: total number of classes.
        dtype: The data type expected by the input, as a string
            (`float32`, `float64`, `int32`...)

    # Returns
        A binary matrix representation of the input. The classes axis
        is placed last.

    # Example

    ```python
    # Consider an array of 5 labels out of a set of 3 classes {0, 1, 2}:
    > labels
    array([0, 2, 1, 2, 0])
    # `to_categorical` converts this into a matrix with as many
    # columns as there are classes. The number of rows
    # stays the same.
    > to_categorical(labels)
    array([[ 1.,  0.,  0.],
           [ 0.,  0.,  1.],
           [ 0.,  1.,  0.],
           [ 0.,  0.,  1.],
           [ 1.,  0.,  0.]], dtype=float32)
    ```
    """

    y = np.array(y, dtype='int')
    input_shape = y.shape
    if input_shape and input_shape[-1] == 1 and len(input_shape) > 1:
        input_shape = tuple(input_shape[:-1])
    y = y.ravel()
    if not num_classes:
        num_classes = np.max(y) + 1
    n = y.shape[0]
    categorical = np.zeros((n, num_classes), dtype=dtype)
    categorical[np.arange(n), y] = 1
    output_shape = input_shape + (num_classes,)
    categorical = np.reshape(categorical, output_shape)
    return categorical

我面临的问题是，可能有一些日志可能不属于训练后的数据，可以说[9,10,11]

如果我有2000个日志键和275个唯一日志的序列。

总是会有看不见的日志，但是如果我想保存该模型并在新数据上重用它，则可能无法将其转换为相同的分类格式，因为在我的RNN中最初只有275个唯一的日志类，但现在我有275+ 3个新课程。

我们如何解决这个问题？