标签： tensorflow one-hot-encoding
我有一个像素分类应用程序，训练标签（每个像素）被一键编码。由于某些原因，有些像素没有有效的标签。一种解决方案可能是使用sample_weight选项间接掩盖那些像素，以免影响损耗和梯度计算。但是我发现在Tensorflow实现中，我可以为这些像素生成全零的一热标签（这是无效的一热编码），并且在模型构建和训练期间不会出现任何错误！这两种方法是否相同？全零一热标签是否禁用了该特定像素的损耗和梯度计算？