настроить выходной вектор (вместо категории) для нейронной сети в Python

Question

Я пытаюсь построить нейронную сеть с TensorFlow, PyTorch, Keras другой библиотекой ML .

На входе находится изображение, а на выходеНЕ категория, а вектор из 100 элементов (с определенным шаблоном для каждого изображения).

Каждое изображение имеет свой собственный отдельный шаблон, который состоит из вектора из 100 элементов, поэтому, когда я получу новыйimage Я мог бы предсказать его шаблон.

Проблема в том, что я не могу использовать свои собственные векторы в качестве выходных данных, единственная найденная мною опция - дать категорию в качестве выходных данных ...

Есть ли способ установить свой собственный выход для каждого изображения (вход) и позволить нейронной сети учиться, используя этот выходной вектор (который имеет 100 элементов каждый)?

Я попытался найти способ предоставить свой собственныйЯ не могу найти эту опцию в какой-либо библиотеке ML .

Answer 1

Можно. Это называется проблемой регрессии (в отличие от классификации). Ваша модель должна заканчиваться линейным слоем с требуемым размером, а функция потерь может быть среднеквадратичной ошибкой. Я бы порекомендовал ознакомиться с некоторым введением в ML, например, MOOC Эндрю Нга на Coursera . Это даст вам общее понимание того, что вы можете или не можете делать с машинным обучением и, в частности, с нейронными сетями.