Kerasを使って入力2つ、出力2つのマルチタスク学習のモデルを作成しています。
私がやりたいこととして、まず入力2つ、出力2つ、のマルチタスク学習モデルを定義し、出力の1つを"ない"ものとみなしてマルチタスク学習を行いたいと考えています。
そこで質問なのですが、
fitメソッドに入力 [A_data, B_data]
, 出力に本来ならば [C_data, D_data]
必要なところを [C_data]
のみとして学習させることは可能でしょうか。
以下のように、出力の1つを None
とみなしてマルチタスク学習を行いたいと思っています。
Python
1model.fit([A_data, B_data], 2 [C_data, None], 3 epochs=200, batch_size=32, validation_split=0.5, verbose=1)
出力1をないものと考えてマルチタスク学習をした後は、ファインチューニングする形で、
入力[A'_data, B'_data]
、出力[C'_data, D'_data]
を用いてマルチタスク学習をしたいと考えています。
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