https://blog.csdn.net/weixin_40920290/article/details/80917353 https://blog.csdn.net/weixin_4092029 ...
参考 keras官网 问题描述:通过模型对故障单按照优先级排序并制定给正确的部门。 输入: 票证的标题 文本输入 , 票证的文本正文 文本输入 ,以及 用户添加的任何标签 分类输入 输出: 优先级分数介于 和 之间 sigmoid输出 ,以及 应该处理票证的部门 部门范围内的softmax输出 环境:keras . . tensorflow . . 模型结构 模型参数 Layer type Out ...
2020-05-20 16:53 0 2540 推荐指数:
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转自:https://github.com/Xls1994/DeepLearningCode/blob/master/Keras/HedgeScope/multiOutputLSTM.py ...
1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层 函数式模型有一个很好用的应用实例是:编写拥有多个输入和输出的模型。函数式模型使得在复杂网络中操作巨大的数据流变的简单。 我们实现下面这样的模型 这里有 两个知识点 1、embedding层的使用。这里有个背景知识:我们输入 ...
官方文档虽然有多输入多输出的例子[英文] [译文],但是作为使用者,对于keras多输入多输出存在一定疑惑 1 网络层能不能间隔使用,也就是生成Deep Residual Learning。 2 网络连接的时候,merge层链接,能不能自定义merge网络? merge子类网络层有:add ...
1.多输入、多输出 模型某一层接收多输入数据,以实现共享该层参数的目的。如对title和desc做文本分类,两类可以共享一个embedding数据,进而获取某种关联特征,示例代码如下: 打印model: 2.不同输出设置不同的类型loss和weights ...
多输入和多输出模型:使用函数式模型的一个典型场景是搭建多输入、多输出的模型。 考虑这样一个模型。我们希望预测Twitter上一条新闻会被转发和点赞多少次。模型的主要输入是新闻本身,也就是一个词语的序列。但我们还可以拥有额外的输入,如新闻发布的日期等。这个模型的损失函数将由两部分组成,辅助的损失 ...
Scikit-Learn also has a general class, MultiOutputRegressor, which can be used to use a single-outpu ...
本文使用的数据是一个多输出分类问题,每个数据都被归纳为9个种类的属性,每个种类下又细分为多个标签,需要预测的是每个数据在这9个种类下的具体标签(注:数据在每个种类下只能有一个标签)。详细的数据介绍和问题描述可参考此链接。 本文主要是对DataCamp上的课程Machine Learning ...