Prosty model z dwoma wyjściami
W tym ćwiczeniu wykorzystasz dane turniejowe do zbudowania modelu, który generuje dwie prognozy jednocześnie: wyniki obu drużyn w danym meczu. Dane wejściowe to różnica miejsc w rankingu między drużynami oraz prognozowana różnica wyników z modelu zbudowanego w rozdziale 3.
Model zwróci przewidywany wynik dla drużyny 1 i drużyny 2. Takie podejście nosi nazwę „regresji wielowyjściowej" (ang. multiple target regression) – jeden model generuje więcej niż jedną prognozę.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Zaawansowane uczenie głębokie z Keras
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz pojedynczą warstwę wejściową z 2 kolumnami.
- Połącz tę warstwę z warstwą Dense z 2 jednostkami.
- Utwórz model z
input_tensorjako wejściem ioutput_tensorjako wyjściem. - Skompiluj model, używając
'adam'jako optymalizatora i'mean_absolute_error'jako funkcji straty.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Define the input
input_tensor = ____
# Define the output
output_tensor = ____
# Create a model
model = ____
# Compile the model
____