#keras #neural-network
#keras #нейронная сеть
Вопрос:
Я использую очень простую нейронную сеть (один плотный слой) с различными векторизованными входами (tfidf-vectorizer), объединенными.
Обучающий набор посвящен фруктам, овощам и другим вещам.
Категории / метки [апельсин, яблоко, чеснок, клубника и т. Д.].
Важным значением, которое я хотел бы передать, является родительская категория каждого экземпляра, например:
category: apple
parent category in input: fruits
category: garlic
parent category in input: vegetables
Проблема возникает, когда мне приходится использовать свой NN для прогнозирования данных, где я не знаю родительскую категорию, поэтому я не могу передать эту информацию в качестве входных данных моего NN.
Одним из вариантов может быть использование 2 NN:
- первый будет предсказывать родительскую категорию моей желаемой категории
- второй будет предсказывать желаемую категорию, но во ввод я добавлю также родительскую категорию
С помощью этой опции я мог бы предсказывать категории, не зная априори родительскую категорию.
Есть ли какие-либо предложения?
Комментарии:
1. Мне кажется, что лучше игнорировать эту информацию при обучении, потому что у вас не будет ее при прогнозировании. Использование двух NN может повредить точности вашей модели, потому что ваш второй NN зависит от точности первой сети.
2. возможно, что 2 NN могут снизить точность, но в то же время я видел, что при попытке обучать и прогнозировать большую (более общую) категорию (например, фрукты, овощи, вместо того, чтобы иметь все отдельные фрукты и овощи) точность выше. Итак, передавая 2-му NN предсказание, я надеюсь, что точность верна.