keras predict 예제

데이터 생성기에서 입력 샘플에 대한 예측을 생성합니다. 이렇게 하면 Keras가 전체 손실 함수에 해당 매개 변수의 제곱 값을 포함하고 손실 함수에서 0.01씩 가중치를 가중시면 됩니다. 이 자습서에서는 Keras Python 라이브러리를 통해 최종 화된 딥 러닝 모델을 통해 분류 및 회귀 예측을 만드는 방법을 정확하게 알아볼 수 있습니다. 그런 다음 Keras 순차 모델에서 다음과 같이 지정합니다. 회귀 문제와 관련된 질문이 있습니다. 나는 36 입력 변수에서 3 출력을 선행 모델을 개발하려고합니다. 분명히하기 위해, 나는 3 출력 매개 변수와 36 입력 매개 변수가 있습니다. 즉, 출력 레이어에 3 개의 뉴런이 있습니다. 이 모델은 하나의 출력이 있음을 suhe 를 성공적으로 예측 할 수 있지만 3 출력에 관해서는 쓸모가 없습니다. 당신은 무엇을 제안합니까? 그런데 나는 각막 mlp 회귀계를 사용합니다. 첫 번째 신경망 작성은 몇 줄의 코드만으로 수행할 수 있습니다! 이 게시물에서는 Keras라는 패키지를 사용하여 주택 가격이 중앙값 보다 높거나 낮은지 예측하는 첫 번째 신경망을 구축하는 방법을 모색할 것입니다. 특히, 우리는 전체 딥 러닝 파이프라인을 통해 갈 것 이다, 에서: 안녕하세요, 난 멀티 라벨 문제에 대 한 작업.

내 X_train에는 이 모양(예: [0 1 0 0 1]…]이 있습니다. [1 0 0 1 0]과 같이 다음 을 예측하고 싶습니다. 어떻게 할 수 있습니까? 각 레이블은 다른 레이블과 독립적입니다. 어떻게 훈련? 어디에서 찾을 수 있습니까? 축! 이제 Keras에서 놀라운 딥 러닝 모델을 구축하는 데 관심이 있습니다! 이 튜플(생성기의 단일 출력)은 단일 배치를 만듭니다. 따라서 이 튜플의 모든 배열의 길이는 동일해야 합니다(이 배치의 크기와 동일). 배치마다 크기가 다를 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 집합의 크기가 일괄 처리 크기로 나눌 수 없는 경우 epoch의 마지막 일괄 처리는 일반적으로 다른 배치보다 작습니다. 생성기는 데이터를 무기한 반복할 것으로 예상됩니다.

모델에서 steps_per_epoch 일괄 처리를 보았을 때 epoch가 끝납니다. 다음으로 데이터 집합을 입력(train_X)과 대상(train_y)으로 분할해야 합니다. `wage_per_hour`를 제외한 모든 열은 `wage_per_hour`가 예측하려고 하기 때문입니다. 따라서 `임금_per_hour`가 우리의 목표가 될 것입니다. 이 노트북은 클래식한 Auto MPG 데이터 셋을 사용하여 1970년대 후반과 1980년대 초반 자동차의 연료 효율을 예측하는 모델을 제작합니다. 이를 위해 해당 기간의 많은 자동차에 대한 설명을 모델에 제공합니다. 이 설명에는 원통, 변위, 마력 및 무게와 같은 속성이 포함됩니다. 아래 예제에서는 알 수 없는 예상 된 결과 여러 데이터 인스턴스에 회귀 예측을 만드는 방법을 보여 줍니다.