标签： deep-learning pytorch
我正在用pytorch训练神经网络。输入/特征是6维的，并且具有相同的度量单位。输出/标签是7维的，带有2个不同的度量单位（在我的情况下为mm和deg）。如何计算此输出的MSE损失？问题是1度不等于1毫米。因此，即使我对我的数据进行了标准化，网络也无法在单位之间进行区分，并且无法将度数视为mms。我知道有些人使用经验加权因子来缩放不同的标签以获得更好的结果。 有更好的方法吗？
我知道我可以简单地训练两个不同的网络，一个输出单位是mm，另一个输出单位是deg。
感谢您提供的任何明智的建议！