私は、体の部分 (左足、左膝、左腰など) のキーポイント予測を行う Keras ニューラル ネットワークに取り組んでいます。各画像 (X) のターゲット (Y) は、キーポイント (left_foot_x、left_foot_y、left_knee_x、left_knee_y) など) の座標のリストです。キーポイントが表示されないときは常に、X 座標と Y 座標は = 0 になります。
0 は実際には NA を意味する (つまり、キーポイントが表示されない) ため、データをこの状態のままにしておくと悪い結果が生じると思います。X 座標と Y 座標を 0 のままにすると、キーポイントが実際にはコーナーにあることが示唆されますが、これは false です。正しい出力が時々 NA である場合、マルチターゲット回帰を行うためにデータを構造化する正しい方法は何ですか?