• 1000 1001 *
найдите здесь пример таблицы с оценками (пока не разрешено показывать изображения)
В этой школьной системе учащиеся передаются в разные классы (A или B) в соответствии с их математическими способностями. Теперь каждый, кто посещает класс «Math_A», очевидно, не получает оценки за класс «Math_B», поэтому оценки по-разному помечаются как «0» при каждом другом наблюдении. (обозначение их NaN - тоже не лучшее решение, насколько я понимаю из чтения нескольких других вопросов здесь)
Насколько я понимаю, нейронная сеть теперь интерпретирует это как оценку '0' (= очень плохо) и соответствующим образом отрегулируйте веса, но я хотел бы сказать, что эта оценка равна нулю (или NaN), потому что ученик посещал другой класс и получил там свою оценку по математике.
Мой вопрос: как я могу обойти это Нейронная сеть неверно интерпретирует данные?
Спасибо за вашу помощь!
(PS: пожалуйста, будьте осторожны со мной, я новичок во всем этом)