在Torch中處理異常值通常有以下幾種方法：
import torch
data = torch.randn(5, 5) # 生成一個5x5的張量
threshold = 2.0 # 設定異常值的閾值
# 篩選出大于閾值的數據點
filtered_data = torch.masked_select(data, data > threshold)
import torch
data = torch.randn(5, 5) # 生成一個5x5的張量
threshold = 2.0 # 設定異常值的閾值
replace_value = torch.mean(data) # 用平均值替換異常值
# 替換大于閾值的數據點
data[data > threshold] = replace_value
import torch
data = torch.randn(5, 5) # 生成一個5x5的張量
threshold = 2.0 # 設定異常值的閾值
scale_factor = 0.5 # 縮放因子
# 縮放大于閾值的數據點
data[data > threshold] = data[data > threshold] * scale_factor
這些處理方法可以根據具體的數據集和實際需求進行調整和組合使用，以有效處理異常值。
