Как указать 2 или более выходных меток в регрессии TensorFlow

Question

Используя учебное пособие по регрессии TensorFlow (см .: https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression) в качестве отправной точки, я хочу расширить его, чтобы рассмотреть 2 метки вывода. Модель должна быть обучена прогнозированию этих 2 выходов из 5 других входов. Данные обучения определяются через файл .csv, который импортирует, определяет заголовки столбцов и т. Д. Все без проблем.

До сих пор я дважды использовал train_stats.pop, чтобы исключить 2 выходных столбца из обучающего набора. Я также определил 2 узла на последнем слое для хранения 2 меток. Я хочу, чтобы модель предсказывала:

def build_model():
  model = keras.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[len(train_dataset.keys())]),
    layers.Dense(64, activation='relu'),
    layers.Dense(**2**)
  ])

Однако я пытаюсь выяснить, как определить 2 выходных метки. Один называется «Tj», другой - «Tleads». Оригинальное руководство просто устанавливает один, то есть:

train_labels = train_dataset.pop('Tj')
test_labels = test_dataset.pop('Tj')

, но я не знаю, как переопределить эти строки, чтобы установить обе метки. .

Советы приветствуются!

Answer 1

Упоминание ответа в этом разделе (даже если он упоминается в разделе комментариев) в интересах сообщества.

Регуляция тензорного потока может быть смоделирована для 2 выходных меток с помощью

1. Добавление 2 nodes к final layer
2. Построение 2D array для training and testing Label set и
3. Сглаживание вывода test_labels для гистограммы ошибок.