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javascript - TensorFlow.js 中用于颜色预测的最佳模型类型?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:45:13 25 4
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当我意识到出现问题时,我正在创建一个颜色预测器。我使模型成功运行,但预测始终在大约 2.5 到 5.5 的相同中值范围内。该模型应该输出与每种颜色相对应的 0 到 8,并且每种颜色都有均匀数量的数据点用于训练。我可以使用更好的模型来预测 0 或 7 吗?我假设它不会,因为它认为它们是某种异常值。

这是我的模型

const model = tf.sequential();

const hidden = tf.layers.dense({
units: 3,
inputShape: [3] //Each input has 3 values r, g, and b
});
const output = tf.layers.dense({
units: 1 //only one output (the color that corresponds to the rgb values
});
model.add(hidden);
model.add(output);

model.compile({
activation: 'sigmoid',
loss: "meanSquaredError",
optimizer: tf.train.sgd(0.005)
});

这是解决我的问题的好模型吗?

最佳答案

该模型缺乏非线性,因为没有激活函数。给定 RGB 输入,模型应预测 8 个可能值中最可能的颜色。这是一个分类问题。问题中定义的模型正在进行回归,即它试图预测给定输入的数值。

对于分类问题,最后一层应该预测概率。在这种情况下,softmax 激活函数主要用于最后一层。损失函数应该是 categoricalCrossentropy 或 binaryCrossEntropy (如果只有两种颜色需要预测)。

考虑以下模型预测 3 类颜色:红色、绿色和蓝色

const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 10, inputShape: [3], activation: 'sigmoid' }));
model.add(tf.layers.dense({units: 10, activation: 'sigmoid' }));
model.add(tf.layers.dense({units: 3, activation: 'softmax' }));

model.compile({ loss: 'categoricalCrossentropy', optimizer: 'adam' });

const xs = tf.tensor([
[255, 23, 34],
[255, 23, 43],
[12, 255, 56],
[13, 255, 56],
[12, 23, 255],
[12, 56, 255]
]);

// Labels
const label = ['red', 'red', 'green', 'green', 'blue', 'blue']
const setLabel = Array.from(new Set(label))
const ys = tf.oneHot(tf.tensor1d(label.map((a) => setLabel.findIndex(e => e === a)), 'int32'), 3)

// Train the model using the data.
model.fit(xs, ys, {epochs: 100}).then((loss) => {
const t = model.predict(xs);
pred = t.argMax(1).dataSync(); // get the class of highest probability
labelsPred = Array.from(pred).map(e => setLabel[e])
console.log(labelsPred)
}).catch((e) => {
console.log(e.message);
})
<html>
<head>
<!-- Load TensorFlow.js -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.13.3/dist/tf.min.js"> </script>
</head>

<body>
</body>
</html>

关于javascript - TensorFlow.js 中用于颜色预测的最佳模型类型?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53416245/

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