我正在一个标签上训练网络，该标签的值范围从-0.2到+0.2，可能有一些异常值。该值非常嘈杂，我只对<-0.05，> 0.05及其中间值感兴趣。即三个类别。
我可以轻松创建一个包含三个项目的单标签，并将categorical_crossentropy用于损失函数。但是，如果这样做，我是否拒绝培训一些有用的信息？即三个热门类别不像categorical_crossentropy假设的那样独立。例如，1和2彼此相邻，而1和3不相邻。
另一方面，如果我尝试让网络准确地对没有类别的标量进行建模，则数据的性质意味着它将永远做不到很好。
总结一下，标签是一个标量，但是您只对某些值感兴趣，那么将其转换为类别会更好吗？
谢谢
朱利安