Я обучил последовательную нейронную сеть, используя tf.keras, чтобы выполнить двоичную классификацию по двум входным векторам. Каждый вектор представляет пять идентификаторов, используя tf.keras.layers.DenseFeatures и tf.feature_column.categorical_column_with_identity. В общей сложности можно выбрать из 100 различных идентификаторов.
Теперь моя цель - найти, какую комбинацию идентификаторов нейронная сеть с наибольшей вероятностью может классифицировать как 1. Поскольку существует 1e + 20 различных комбинаций идентификаторов, я не могу просто использовать грубую силу и уменьшить комбинацию с вероятностью 1.
. Можно ли как-нибудь использовать свою обученную сеть, чтобы рекомендовать оптимальную комбинацию? из идентификаторов?