PyTorchでは、欠損データや異常値をどのように処理しますか？

PyTorchにおける欠損データや異常値の処理方法は、以下のように分けられます。

1. データの欠損処理:

1. torch.isnan()関数を使用して、データが欠損しているかどうかを判断し、欠損データを特定の値で埋めたり、欠損データが含まれている行や列を削除したりすることができます。
2. torch.nn.utils.clip_grad_norm_()関数を使用して、勾配をクリッピングすることで、データの欠損を防ぐことができます。

1. 異常値処理：

1. torch.tensor.clamp()関数を使用してデータを切り取ることで、異常値を特定の範囲内に制限することができます。
2. torch.nn.functional.relu()関数を使用して、データに修正線形ユニット操作を行うと、負の値をゼロに修正することができます。
3. torch.nn.functional.softmax（）関数を使用してデータを正規化すると、異常値を確率値に変換できます。

総じて、欠損データや異常値の処理は状況に応じて適切な方法を選択し、PyTorchで提供されている関数やモジュールと組み合わせて処理することができます。