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在本文中,我们将了解多任务学习 (MTL) 以及如何使用 TensorFlow.js 和 Node.js 实现它。
MTL 是一种机器学习技术,可用于通过同时在多个任务上训练模型来提高模型的性能。这是有益的,因为它允许模型从任务之间的相似性中学习并更好地泛化到新数据。
多任务学习是一种机器学习技术,用于通过同时在多个任务上训练模型来提高模型的性能。这是有益的,因为它允许模型从任务之间的相似性中学习并更好地泛化到新数据。
多任务学习主要有两种类型:
同质多任务学习:这是任务属于同一类型的地方,例如分类或回归。
异构多任务学习:这是任务属于不同类型的地方,例如分类和回归。
在本节中,我们将学习如何使用 TensorFlow.js 和 Node.js 实现 MTL。
我们将使用以下库:
首先,我们需要安装 TensorFlow.js 和 Node.js 库。我们可以使用以下命令来做到这一点:
npm install @tensorflow/tfjs
npm install node
接下来,我们需要加载和准备数据。我们将使用 鸢尾花数据集,其中包含 150 个鸢尾花示例。每个例子都有四个特点:
目标是训练一个模型将鸢尾花分为三个不同的种类:
我们可以使用以下代码加载数据集:
// Load the Iris dataset.
const irisDataset = tf.data.csv('https://storage.googleapis.com/tfjs-examples/multitask-iris/data/iris.csv');
// Prepare the dataset for training.
const irisDataset = irisDataset.map((example) => {
const features = tf.tensor(example.features);
const label = tf.tensor(example.label);
return { features, label };
});
现在我们需要创建模型。我们将使用一个带有两个隐藏层的简单神经网络。
// Create the model.
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({
inputShape: [4],
units: 10,
activation: 'relu'
}));
model.add(tf.layers.dense({
units: 10,
activation: 'relu'
}));
model.add(tf.layers.dense({
units: 3,
activation: 'softmax'
}));
现在我们需要编译模型。我们将使用 categoricalCrossentropy 损失函数和 sgd 优化器。
// Compile the model.
model.compile({
loss: 'categoricalCrossentropy',
optimizer: 'sgd'
});
现在我们可以训练模型了。我们将对其进行 10 个时期的训练,并使用“irisDataset”作为训练数据。
// Train the model.
model.fit(irisDataset, {
epochs: 10
});
现在模型已经训练完毕,我们可以使用它对新数据进行预测。
// Use the model to make predictions.
model.predict(tf.tensor([
[5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
[5.9, 3.0, 5.1, 1.8],
[6.9, 3.1, 5.4, 2.1]
])).print();
这将打印以下内容:
Tensor
[[0.992154717, 0.007842881, 0.000112332],
[0.001711595, 0.998276472, 0.000011933],
[0.000196449, 0.001836509, 0.997308 ]]
在本文中,我们了解了多任务学习以及如何使用 TensorFlow.js 和 Node.js 实现它。