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问如何利用神经网络对3个函数进行回归
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Data Science用户

提问于 2018-08-26 10:43:43

回答 1查看 55关注 0票数 2

我目前正在构建一个使用Keras的神经网络来执行回归。

我有4个自变量W,X,Y,Z。分别用于预测f1(W,X,Y,Z)、f2(W,X,Y,Z)、f3(W,X,Y,Z) 3种不同的功能。

我的输出层应该有一个或三个神经元吗？此外，对于输出层，我应该使用relu或线性激活函数吗？我目前使用MSE作为我的损失函数和亚当作为我的优化器。

对于我的度量标准，我应该使用“准确性”还是“R2”？

有什么建议吗？抱歉，我刚开始深造.

regression

machine-learning

neural-network

deep-learning

keras

回答 1

Data Science用户

发布于 2018-08-26 13:56:12

为每个函数创建一个不同的网络，每个网络都有一个输出。

确保每个网络中至少有一个隐藏层。在此层中使用ReLU。在没有任何激活函数的情况下，在输出处使用线性层。

由于您正在执行回归，所以使用均方误差来计算您的网络https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_平方_错误。

票数 1

页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/37441

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