深度学习数据准备

Question

我有一个文本数据集，其中包含6个类。对于每个样本，我都有百分比值，这6％的值之和为100％（功能相互关联）。例如：

{A:16, B:35, C:7, D:0, E:3, F:40}

如何使用此数据集提供深度学习算法？ 我实际上希望该预测完全符合训练数据的形状。

Answer 1

这是您可以做的：

1. 首先，规格化所有标签，并在0-1之间缩放它们。
2. 使用softmax层进行预测。

Keras中有一些直观的代码：

model = Sequential()
model.add(Dense(100, input_dim = x.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(y.shape[1], activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')