如何解决如何在 Pytorch 中定义“无关”类？
我有一个时间序列分类任务，我应该为每个时间戳 t 输出 3 个类别的分类。
所有数据都按帧标记。
数据集中有 3 个以上的类 [它们也是不平衡的]。
我的网络应该按顺序查看所有样本，因为它会将其用于历史信息。
因此，我不能只在预处理时消除所有不相关的类样本。
如果对标记与这 3 个类别不同的帧进行预测，我不关心结果。
如何在 Pytorch 中正确执行此操作？
解决方法
继 this discussion 之后，Google 无法搜索，有两个选项，都是 CrossEntropyLoss 的选项：
选项 1
如果只有一个类要忽略，则在实例化损失时使用 ignore_index=class_index。
选项 2
如果有更多的类，使用weight=weights，带有weights.shape==n_classes和torch.sum(weights[ignored_classes]) == 0
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