Keras 模型中有 2 个输出，但只有一个缺少值？

Posted 2023-03-28

【中文标题】Keras 模型中有 2 个输出，但只有一个缺少值？

【英文标题】：2 outputs in Keras model but only one with missing value?

【发布时间】：2021-09-02 00:50:56

【问题描述】：

我想在输入层（前馈网络）使用相同的特征同时对两个变量进行建模，但是其中一个变量中存在缺失值。我想知道在 Keras 中计算损失函数时是否有办法掩盖缺失值，因为我不想在预处理期间删除缺失 Taregt 2 值索引处的 Target 1 值。

【参考方案1】：

您可以进行一些数据处理，然后删除 NaN 值或用平均值填充它们。 你可以看看这个https://towardsdatascience.com/data-preprocessing-concepts-fa946d11c82

【讨论】：

正如我所说，我不想删除 Target 1 的已知值。理论上，在损失函数中忽略 NaN 应该没有问题。我想知道这样做的技术方法。

是的，因此您可以在这种情况下使用平均值

是的，但这不是一种直观的方式

【参考方案2】：

到目前为止，我发现最好的答案是将两个输出合并为一个，并在输入中添加一个额外的 one-hot code 以包括输出是目标 1 还是目标 2。我发现它非常适合我的学习。