我上面的代码怎么改成使用'continuous-multioutput
时间: 2024-03-22 08:41:39 浏览: 9
你需要将输出层的激活函数从 softmax 改为 linear,并将损失函数从 categorical_crossentropy 改为 mean_squared_error。同时,输出的标签应该是一个二维张量,每个样本的标签应该是一个长度为 n 的向量,其中 n 是输出的维度。以下是修改后的代码示例:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
# 生成随机数据
data = np.random.random((1000, 10))
labels = np.random.random((1000, 2))
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=10))
model.add(Dense(2, activation='linear'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)
```
相关问题
'multilabel-indicator', 'continuous-multioutput', 'multiclass-multioutput 分别代表什么数据
这三个术语都是用来描述多标签分类问题中目标变量的类型的:
1. 'multilabel-indicator' 表示目标变量是一个二维的二进制数组,每个样本可能属于多个类别,每个类别用一个二进制位表示。
2. 'continuous-multioutput' 表示目标变量是一个二维的连续值数组,每个样本有多个输出变量,每个输出变量都是一个实数。
3. 'multiclass-multioutput' 表示目标变量是一个二维的多分类数组,每个样本可能属于多个类别,每个类别用一个整数标识。每个样本可能有多个输出变量,每个输出变量都是一个整数标识。
Classification metrics can't handle a mix of continuous-multioutput and multiclass-multioutput targets
这句话的意思是分类指标无法处理同时包含连续多输出和多类别多输出目标的情况。在机器学习中,分类任务通常涉及将输入数据分为不同的类别或标签。连续多输出是指预测结果有多个连续的取值,而多类别多输出是指预测结果包含多个离散的类别或标签。由于这两种类型的输出具有不同的属性,因此常规的分类指标无法同时处理这两种类型的输出。