Как обучить нейронную сеть с несколькими выходящими нейронами?

Построение многослойной нейронной сети в Keras с несколькими выходами

=============================================

Cтруктурирование любого проекта глубокого обучения.

=============================================

Предварительная обработка и загрузка данных. Как мы уже говорили, данные являются ключом к работе нейронной сети, и нам необходимо обработать их перед подачей в нейронную сеть. На этом этапе мы также визуализируем данные, которые помогут нам получить представление о данных.

Определить модель. Теперь нам нужна модель нейронной сети. Это означает, что нам нужно указать количество скрытых слоев в нейронной сети и их размер, размер входа и выхода.

Потери и оптимизатор. Теперь нам нужно определить функцию потерь в соответствии с нашей задачей. Нам также необходимо указать оптимизатор для использования со скоростью обучения и другие гиперпараметры оптимизатора.

Подходящая модель — это этап обучения нейронной сети. Здесь нам нужно определить количество эпох, на которое нам нужно обучить нейронную сеть.

После обучения модели мы можем протестировать ее на тестовых данных, чтобы проверить, нет ли случая переобучения. Мы можем сохранить веса модели и использовать их позже, когда это необходимо

Фрагмент Code 1 из https://informatics-ege.blogspot.com/2022/03/building-multilayers-neural-network-in.html

# Model layers

model = Sequential()

model.add(Dense(16, input_dim=20, activation='relu'))

model.add(Dense(12, activation='relu'))

model.add(Dense(4, activation='softmax'))

====================================

Run Code 1 из https://informatics-ege.blogspot.com/2022/03/building-multilayers-neural-network-in.html

Источник https://towardsdatascience.com/building-our-first-neural-network-in-keras-bdc8abbc17f5