深度学习模型 如何 让missing values的部分不做参数更新？

比如， cnn模型中 我做1D cnn 数据长短不一样。 我们同意长度以后 有些地方是没有数值的。 此时我们想做的是 对这些点的weight 不做更新，也就是这些数据的这些点
不起作用。

类似的 其他模型也有类似的问题 丢失数据问题。 当然你可以去填充。

这些keras 需要 写custom layer吗？ 有类似的资料吗