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Denny Ceccon.
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- 31 de julho de 2024 às 23:21 #45676
É possível utilizar o modelo para classificar mais de uma resposta na saída? Tem alguma material que explique como fazer essa construção?
Exemplo:
param 1 | param 2 | param 3 | param 4 | class 1 | class 2
5.1 | 3.5 | 1.4 | 0.2 | risco 0 | positivo
3.1 | 3.5 | 2.0 | 1.2 | risco 1 | negativo
4.1 | 2.5 | 1.0 | 3.2 | risco 2 | negativo
1 de agosto de 2024 às 10:36 #45678Olá Leandro,
Você pode criar duas redes neurais independentes, uma para cada classe, ou você pode criar duas camadas de saída, cada uma com o número de neurônios igual ao número de categorias de cada classe. A ativação deve ser softmax e, neste caso, o custo
loss
é obtido pela soma do custo para as duas classes.1 de agosto de 2024 às 20:08 #45683Obrigado pela resposta.
No caso de utilizar 2 camadas de saída eu devo fazer o forward de cada loss separadamente ou tem que fazer esse calculo da soma antes de fazer o forward?
2 de agosto de 2024 às 08:31 #45716O forward vai da camada de entrada até as 2 camadas de saída, cada uma dessas vai ter uma loss, aí você soma as duas antes de fazer o backpropagation.
Aqui tem um exemplo simples: https://g.co/gemini/share/82b869bbf334
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