为什么我的数据集在训练时减少了？
数据集在训练时减少可能有以下几个原因：
- 数据预处理错误：在数据预处理阶段，可能发生了数据丢失、数据清洗错误或者数据采样不准确等问题，导致数据集在训练时减少。解决方法是检查数据预处理的代码逻辑，确保数据的完整性和准确性。
- 数据集划分错误：在将数据集划分为训练集、验证集和测试集时，可能出现了划分比例不合理或者划分方法有误的情况，导致训练时数据集减少。解决方法是重新检查数据集划分的代码逻辑，确保划分比例和方法正确。
- 数据丢失或损坏：在数据存储或传输过程中，可能发生了数据丢失或损坏的情况，导致训练时数据集减少。解决方法是检查数据存储和传输的过程，确保数据的完整性和可靠性。
- 数据采集问题：在数据采集过程中，可能出现了采集设备故障、网络中断或者数据源变化等问题，导致数据集在训练时减少。解决方法是检查数据采集设备和网络连接的稳定性，确保数据源的可靠性和一致性。
- 数据样本筛选：在训练过程中，可能对数据样本进行了筛选或者过滤操作，导致数据集减少。解决方法是检查训练代码中的样本筛选逻辑，确保筛选条件合理且不会导致数据集减少过多。
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