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关于深度学习 神经网络

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悬赏园豆:120 [待解决问题]

首先谢过。

问题1,神经网络 样本数据维度不一致时 一般用0 或nan补齐位数 使得所有测试数据的 格式 维度 长短一致

除此之外还有没有其他方法 ?如果有应该看哪方面的资料 请给出些关键词便于查找资料。

问题2,样本数量不固定时 也就是动态样本

比如全国各个地区 温度变化 预测 每天都产生新的样本 这些样本既是 前面已使用的样本的 验证集 也是新产生的测试集

这种情况下 如何处理 也请给出关键词 便于查找资料。

问题补充:

是我的问题太难了吧 还是我的措辞不对 提高悬赏看看

雨后晨阳的主页 雨后晨阳 | 初学一级 | 园豆:82
提问于:2020-11-18 14:43
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所有回答(1)
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问题1:一般是补0,因为如果是其它应该会改变数据的分布
问题2:应该是迁移学习吧

王站住 | 园豆:234 (菜鸟二级) | 2021-01-16 10:15
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