Привет всем, мне нужны некоторые предложения, и я надеюсь, что кто-то может мне помочь. Я объясню свою проблему:
Мне нужно построить нейронную сеть с прямой связью для классификации определенного целевого класса c, моя проблема связана с управлением входными данными, которыми должна управлять сеть.
В частности, у меня есть n различных числовых данных в общей сложности q значений каждый, распределенных по м дней. Позвольте мне показать пример:
x1[1....q] x2[1....q] x3[1....q] .... xm[1....q]
.
.
.
.
.
yn2[1....q] yn3[1....q] .... ynm[1....q]
target[1....q] target[1....q] .... target[1....q]
Каждые данные имеют форму (qx 1)
net должен быть построен с n нейронов ввода и данные должны предоставляться изо дня в день.
Например, первая группа входных обучающих данных должна быть:
(x1[1....q] ......... yn1[1....q])
, затем второй день и т. Д., Так что это должен быть динамический c процесс.
Я просто пытаюсь понять, что подходит для этой проблемы, я должен использовать какой-то генератор данных? (Я использую Keras) Или что-то еще? так как процесс обучения должен заканчиваться sh после m-дней, и данные не могут быть загружены для всех m дней одновременно в памяти.
На самом деле я тоже хочу избежать:
- выполнить тренировку за один день
- перезагрузить модель и выполнить тренировку на другой день.
Большое спасибо.