Привет! Я использую нейронную сеть для решения проблемы множественной регрессии. Я пытаюсь предсказать непрерывные значения, чтобы быть более точным, я делаю алгоритм отслеживания для отслеживания положения объекта, я пытаюсь предсказать два значения, широту и долготу объекта. Теперь для расчета потерь в модели есть некоторые общие функции, такие как среднеквадратичная ошибка или средняя абсолютная ошибка и т. Д., Но мне интересно, могу ли я использовать какую-то пользовательскую функцию, например this , для вычисления расстояния междудве долготы и широты, а затем потеря будет разницей между реальным расстоянием (рассчитанным из реальной долготы и широты) и прогнозируемым расстоянием (вычисленным из прогнозируемой долготы и широты). это были некоторые мысли от меня, поэтому мне интересно, будет ли такая идея иметь смысл?
У меня была другая идея, чтобы сделать одно целевое значение вместо двух. моей нейронной сети было бы сложнее предсказать два непрерывных значения, поэтому у меня была идея вычислить / преобразовать два моих целевых значения (долгота и широта) в одно значение, чтобы нейронной сети было легче учиться, но я не сталне могу понять, как. Сначала я подумал, что, возможно, мне следует рассчитать их разность и сохранить их как новую цель, чтобы нейронная сеть изучала вход / разницу между отношениями долготы и широты, но, возможно, это не имеет смысла, поскольку две разные долготы и широты могут датьта же разница, хотя они имеют разные значения, и это было бы странно. может, кто-нибудь может мне помочь с предложением, как лучше всего преобразовать эти цели по долготе и широте в одну цель?