нем список всех возможных классов. Падает с ошибкой:
Found only 5 unique classes in the data, but have defined 10 classes. Probably something is wrong with data.
Label(s) 2, 3, 1, 5, 9 are not present in the train set. Perhaps, something is wrong with the data.
С моими данными все в порядке, просто в них много редких классов, и есть классы которые не попали в train set, но попали в eval_set. Есть вариант колхозить постпроцессинг предсказаний, когда мы добавляем логиты со значением 0 для недостающих классов, есть ли лучший вариант?
Если они не попали в трейн, как ты ожидаешь что на них что-то обучится?
Нейросеть на торче без проблем обучилась бы, просты логиты для не попавших в трейн классов были бы константно нулевыми
Кствти она выдала бы не нулевые логиты, а стремящиеся к минус бесконечности. Наверное действительно лучше исключить ситуации где в трейне и тесте разный набор классов
Обсуждают сегодня