ディープラーニングでモデルを作るためにデータ収集してます
例えば、タイタニックの生存者を予測する有名なデータセットは二次元配列で、行が一人ひとりのデータの塊になってますけど、これが仮に多数の遭難船のデータから一つの船の生存者率を予測するためのデータセットだったら、船の状態や形、乗組員、乗客の名前とかの列と、乗客の名前の奥に体重や性別とかの個別の列に関しての追加情報が必要になります
この例でいえば三次元配列になるわけですが、この場合、乗客の情報は奥行きの方向で入れていくので合ってるんでしょうか?
それとも、三次元配列が何枚もの二次元配列が紙みたいに重なってく、って考えれば一つの船の情報を行と列に入れて、次の紙、次の奥行きに次の船の全情報を入れるほうがいいんでしょうか?
それとも、ニューラルネットワークが勝手に判断してくれるとかの事由でどっちでもいいのでしょうか?
Tensorflowでnumpyデータでやろうと思っています。
ご教授願います。
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2020/08/27 01:37