Clasificare și regresie într-un singur model
Acum vei crea un alt tip de model cu 2 ieșiri. De data aceasta, vei prezice diferența de scor, în loc de scorurile ambelor echipe, și apoi vei prezice probabilitatea că echipa 1 a câștigat meciul. Este un model destul de interesant: va face atât clasificare, cât și regresie!
În acest model, dezactivează termenul de bias (interceptul) pentru fiecare strat. Intrările tale (diferența de seed și diferența de scor prezisă) au o medie foarte apropiată de zero, iar ieșirile au și ele medii apropiate de zero, deci modelul nu ar trebui să aibă nevoie de termenul de bias pentru a se potrivi bine datelor.
Acest exercițiu face parte din cursul
Deep Learning avansat cu Keras
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un singur strat de intrare cu 2 coloane.
- Primul strat de ieșire ar trebui să aibă 1 unitate cu activare
'linear'și fără termen de bias. - Al doilea strat de ieșire ar trebui să aibă 1 unitate cu activare
'sigmoid'și fără termen de bias. De asemenea, folosește primul strat de ieșire ca intrare pentru acest strat. - Creează un model cu aceste intrări și ieșiri.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create an input layer with 2 columns
input_tensor = ____
# Create the first output
output_tensor_1 = ____(____, activation=____, use_bias=____)(____)
# Create the second output (use the first output as input here)
output_tensor_2 = ____(____, activation=____, use_bias=____)(____)
# Create a model with 2 outputs
model = ____(____, [____, ____])