1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Zaawansowane uczenie głębokie z Keras
Connected

ćwiczenie

Klasyfikacja i regresja w jednym modelu

Teraz stworzysz inny rodzaj modelu z 2 wyjściami. Tym razem zamiast wyników obu drużyn przewidzisz różnicę punktową, a następnie obliczysz prawdopodobieństwo, że drużyna 1 wygrała mecz. To naprawdę ciekawy model – jednocześnie wykonuje klasyfikację i regresję!

W tym modelu wyłącz wyraz wolny (bias) w każdej warstwie. Twoje wejścia (różnica rozstawień i przewidywana różnica punktowa) mają średnią bliską zeru, a oba wyjścia również mają średnie bliskie zeru – dlatego model powinien dobrze dopasować dane nawet bez wyrazu wolnego.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz pojedynczą warstwę wejściową z 2 kolumnami.
  • Pierwsza warstwa wyjściowa powinna mieć 1 neuron z aktywacją 'linear' i bez wyrazu wolnego.
  • Druga warstwa wyjściowa powinna mieć 1 neuron z aktywacją 'sigmoid' i bez wyrazu wolnego. Jako wejście do tej warstwy użyj pierwszej warstwy wyjściowej.
  • Utwórz model z tymi wejściami i wyjściami.