Итак, я был занят обучением сети LSTM и нашел некоторую информацию об обучении сети с пропущенными значениями. Однако это во время тренировок. Могут ли нейронные сети также предсказать, когда входные значения отсутствуют? Я попытался установить пропущенные значения на то же значение, что и пропущенные входы при обучении, установив его на 0 и задав np.NaN. Кажется, что между отсутствующим обучающим значением и 0. существует большая разница. Установка его в np.NaN также возвращает NaN.
Обычно плохая идея - пытаться предсказать, когда пропущен только один вход из 9) Или есть другие способы включить это?