希望输出仍然是预测结果,而不是残差
时间: 2023-10-30 09:04:47 浏览: 64
好的,如果您希望输出仍然是预测结果,可以略微修改一下代码:
```
# 定义输入层
input_data1 = Input(shape=(input_shape1,))
input_data2 = Input(shape=(input_shape2,))
# 定义模型主体
x1 = Dense(hidden_dim1, activation='relu')(input_data1)
x2 = Dense(hidden_dim2, activation='relu')(input_data2)
x = Concatenate()([x1, x2])
x = Dense(hidden_dim3, activation='relu')(x)
res = Dense(output_shape)(x)
# 定义目标值为残差
y_train_res = trainY - res
# 定义输出层
output_data = Add()([trainY, res])
# 定义模型
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=output_data)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit([trainX1, trainX2], trainY, epochs=epochs, batch_size=batch_size)
# 返回模型
return model
```
以上代码中,我们将输出层定义为Add()函数将残差和原始输出值相加得到的输出(output_data)。在训练过程中,我们使用原始输出值(trainY)来训练模型,这样可以更好地优化模型的拟合能力。