принудительно установить выходное значение сети MLP равным нулю, если они естественно малы

Question

Я строю сеть типа MLP для проведения регрессионного анализа. Сюжет прогноза дается следующим образом. Можно наблюдать, что существует много шумных всплесков (или всплесков с небольшими значениями). Возможно ли заставить изученную сеть уменьшить количество этих шумных (небольших) пиков, т. Е. Выходное значение соответствующих точек, как правило, равно нулю.

Архитектура модели вместе с размером обучающих данных показана следующим образом

Answer 1

Это временные данные, которые вы пытаетесь предсказать?Если он временный, то используемая вами сеть представляет собой сверточную нейронную сеть, которая используется для пространственных данных, таких как изображения. Простому MLP не потребуется использовать сверточные слои и максимальный пул.Практически невозможно заставить изученную или обученную сеть уменьшить количество пиков.Вы можете попробовать переобучить его и изменить гиперпараметры.Но я бы порекомендовал попытаться взглянуть на Echo State Networks для прогнозирования временных данных.Это сеть, основанная на резервуаре, и она хорошо работает с временными данными.