处理神经网络中的缺失数据通常涉及预处理步骤或模型调整，以尽量减少偏差并保持性能。该方法取决于缺失数据的数量和性质，以及具体的问题。常见的策略包括插补、掩码或设计能够原生处理缺失值的架构。目标是确保模型能够有效地学习，而不会被不完整的信息误导。
一种直接的方法是数据插补，其中缺失值被估计值替换。对于数值数据，这可能涉及使用平均值、中位数或来自更简单模型（例如，线性回归）的预测值。例如，如果一个数据集在医疗保健预测任务中缺少年龄值，则用中位数年龄替换它们可以保留数据集大小，同时避免有偏见的假设。对于分类数据，可以使用像“未知”这样的常见类别。但是，如果缺失与其它特征相关，则插补可能会引入噪声。诸如多重插补（创建几个合理的插补数据集）或使用 k-近邻 (KNN) 根据相似样本推断值的先进技术可以提高准确性。像 Scikit-learn 这样的库提供了像 SimpleImputer 或 KNNImputer 这样的工具来自动执行此过程，使其可供开发人员使用。
另一种方法是掩码或指标变量，它显式地告知模型有关缺失值的信息。例如，您可以添加一个二进制列，指示是否已插补值。这有助于网络区分真实数据和插补数据，从而可能提高其相应调整权重的能力。在循环神经网络 (RNN) 或 transformers 中，掩码层（例如，TensorFlow 中的 tf.keras.layers.Masking）可以在训练期间跳过缺失的时间步或特征。例如，在具有不规则传感器数据的时间序列预测模型中，掩码允许网络忽略间隙，而不会改变输入序列。一些架构，如变分自编码器 (VAE)，还可以通过在训练期间将间隙视为概率变量来学习考虑缺失的潜在表示。
最后，诸如使用固有地处理缺失数据的算法这样的基于模型的解决方案可以降低预处理的复杂性。例如，某些基于树的模型（例如，具有 missing 参数的 XGBoost）可以原生管理间隙，但神经网络需要自定义。诸如基于 dropout 的插补（其中 dropout 层在训练期间模拟缺失）这样的技术可以使模型对不完整输入具有鲁棒性。或者，可以训练 transformers 中的注意力机制以关注可用特征，同时降低缺失特征的权重。开发人员还应考虑缺失机制（例如，完全随机缺失与由于潜在模式缺失）以选择适当的策略。通过交叉验证（比较插补、掩码和模型调整）测试方法有助于确定特定数据集的最有效解决方案。