神经网络：在两次训练之间进行推断

Question

是否可以使用 2输入训练网络：一个是数据，另一个是我们定义的常量。< / p>

我们使用一组数据训练网络，并将第二个输入设置为 '10'，例如

然后一旦它收敛，我们用另一组数据训练并将第二个输入设置为 '20'。

现在如果我输入第二个参数设置为'15'的测试数据，会在两个学习状态之间自动推断 ，该怎么办？

如果没有，如果我想做我上面解释的事情，我该怎么办：在两种训练状态之间推断 ？

非常感谢

杰夫

Answer 1

可以将另一个输入作为参数添加到神经网络中，但我不确定您通过添加此输入尝试实现的好处。

您需要使用此输入训练神经网络，以便估计两个训练网络之间的值。这将涉及首先训练每个单独的网络，然后训练第二个在各州之间进行推断的网络。

如果您尝试将每个经过训练的神经网络模块化以用于特定角色或分类，并且这些分类代表某种连续关系（例如，专门针对无雨，小雨，中雨和大雨的天气预报），那么也许这个输入可以用某种方式来鼓励特定网络的输出。

如果您想调整每个网络的权重以使某些神经网络比其他神经网络具有更多偏好，则可能Ensemble方法可以为每个网络提供不同的权重（可以使用静态和动态选项）。如果您只想映射具有不同权重的两个网络之间的差异，则可以在两个网络之间应用线性或非线性函数，并映射以详细说明两个训练网络之间的变化。