keras - Keras 不断预测默认值

Question

我有一个数据集，在不同的行中包含不同数量的参数。例如，我的数据集可能如下所示：

参数 1	参数 2	参数 3	参数 4	输出 1	输出 2
12	34	1	11	一个	乙
18	42	-999999	-999999	乙	-999999
2	4	17	-999999	一个	D
99	-999999	-999999	-999999	一个	-999999

-999999 只是一个默认值。由于 keras 需要相同数量的输入参数，我决定用这个默认值填充其他空列。
不幸的是，这个值经常出现，从而导致网络认为这一定是某种重要的值（在输入和输出中）并且总是预测它。网络可以轻松达到 100% 的准确率，但所有假设都是错误的。

我该如何解决这个问题？有什么办法可以削弱这个网络中默认值的影响？

请记住：我想保留列列和行行（不切换）。一列中的值（输出除外）始终是唯一的。

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