Я обучаю сеть на метке, которая имеет значения от -0,2 до +0,2, возможно, с несколькими выбросами. Значения очень шумные, и я действительно заинтересован только в <-0.05,> 0.05 и между ними. т. е. три категории.
Я могу легко создать ярлык с тремя пунктами и использовать categoryorical_crossentropy для функции потерь. Однако могу ли я отказать тренингу в полезной информации, если я это сделаю? то есть три категории «одного горячего» не так независимы, как предполагает categoryor_crossentropy. 1 и 2 находятся рядом друг с другом, а 1 и 3, например, нет.
С другой стороны, если я попытаюсь сделать так, чтобы сеть точно моделировала скаляр без категорий, природа данных означает, чтоникогда не сделает это очень хорошо.
Подводя итог, где метка является скалярной, но вас интересуют только определенные значения, лучше ли конвертировать ее в категории?
Спасибо,
Джулиан