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node.js - Tensorflow模型总是预测相同的错误值

转载 作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:57:05 24 4
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我实际上正在学习在nodejs中构建机器学习:我选择tensorflow用于此的 API。该机器学习的目标是提供 14 个条目的输入并返回与 14 个条目相关的数字。 (我无法描述更多背景，因为我正在实习，我不知道我是否允许谈论这个。)但模型总是预测错误的值，我不知道为什么。我尝试了不同的损失/优化器函数、不同的层模型配置、不同的层激活......但模型总是给我一个浮点值。

我尝试将输入/输出值替换为 0.3，预测返回的值在 0.1 到 0.3 之间。 (测试3次)。但是训练过程中损失值下降了，这似乎效果更好。

我也尝试将训练时期增加到 1000，但没有结果:/

首先，我创建一个函数来构建模型网络。我的模型有一个 14 个单元的输入层，然后是 2 个 5 个单元的隐藏层，然后是只有 1 个单元的输出层。 (所有层都处于“sigmoid”激活状态，并且是密集类型。)

const get_model = async () => {
    const model = tf.sequential();

    const input_layer = tf.layers.dense({
        units: 13,
        inputShape: [14],
        activation: 'sigmoid',
    });
    model.add(input_layer)

    let left = 3;
    while(left >= 2){

        const step_layer = tf.layers.dense({
            units: 5,
            activation: 'sigmoid',
        });
        model.add(step_layer)

        left --;
    }

    const output = tf.layers.dense({
        units: 1,
        activation: 'sigmoid',
    });

    model.add(output)

    model.compile({
        optimizer: tf.train.sgd(0.01),
        loss: tf.losses.absoluteDifference,
        metrics: 'accuracy',
    })

    return model;
}

为了测试模型，在训练过程中，我总是给出一个包含 13 个数字的列表(所有值都是 100)，并且我总是给出以下值:100。

const get_output = () => {
    return 100;
}
const get_input = () => {
    return [
        100,
        100,
        100,
        100,
        100,
        100,
        100,
        100,
        100,
        100,
        100,
        100,
        100,
        100,
    ];
}

我有两个函数将值转换为张量值。

const get_input_tensor = (value) => {
    return tf.tensor([value],[1,14])
}
const get_output_tensor = (value) => {
    return tf.tensor(
        [Math.floor(value)],
        [1,1]
    )
}

然后我得到模型，训练模型并尝试预测。

(async () => {
    const model = await get_model();

    let left = 20;
    while(left >= 0){
        const input = get_input();
        const output = get_output();

        await model.fit(get_input_tensor(input),get_output_tensor(output),{
            batchSize: 30,
            epochs: 10,
            shuffle: true,
        });

        left--;
    }

    const input = get_input();

    const output = model.predict(get_input_tensor(input));

    output.print();
})();

在训练过程中，损失值接近 100。这突出表明模型总是返回接近 1 的值。

这是我训练期间的控制台:

Epoch 8 / 10
eta=0.0 ====================================================================> 
11ms 10943us/step - loss=99.14 
Epoch 9 / 10
eta=0.0 ====================================================================> 
10ms 10351us/step - loss=99.14 
Epoch 10 / 10
eta=0.0 ====================================================================> 
12ms 12482us/step - loss=99.14

然后，当我尝试预测时，模型返回一个接近 1 的值。

这是预测的打印张量。

Tensor
     [[0.8586583],]

你可以帮我吗？我不知道出了什么问题。预测是否有可能超过 1？

最佳答案

这是一个简单的模型，它将根据 14 个值的输入预测 100。通常将输入值采样为 0 到 1 之间。它提高了最速下降算法的收敛性。

至于模型预测错误值的原因；有一般答案here 

(async () => {
  const model = tf.sequential({
    layers: [tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [14], activation: 'relu', kernelInitializer: 'ones'})]
  });
  model.compile({optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError'});
  await model.fit(tf.ones([1, 14]), tf.tensor([100], [1, 1]), {epochs: 100})
  model.predict(tf.ones([1, 14])).print();
 })()
<html>
  <head>
    <!-- Load TensorFlow.js -->
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"> </script>
  </head>

  <body>
  </body>
</html>

关于node.js - Tensorflow模型总是预测相同的错误值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56164693/

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