- 主题:有熟悉深度学习的吗？
对输入和输出数据进行训练，输入只有1个参数即【xi】，输出有5个参数 【y1i,y2i,y3i,y4i,y5i】通过采集1万组输入输出数据进行训练，测试的时候， 给定一个输入，希望预测出5个输出数据，这个用深度学习能预测准吗？听别人说只有输入数据多于输出数据才能预测准确，像这种 1个输入，5个输出预测不准确，有没有做过类似问题的青们，说说。
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FROM 112.0.100.*
谢谢！
【 在 photoelectri 的大作中提到: 】
: 对输入和输出数据进行训练，输入只有1个参数即【xi】，输出有5个参数 【y1i,y2i,y3i,y4i,y5i】通过采集1万组输入输出数据进行训练，测试的时候， 给定一个输入，希望预测出5个输出数据，这个用深度学习能预测准吗？听别人说只有输入数据多于输出数据才能预测准确，像这种 1个输入，5个输出预测不准确，有没有做过类似问题的青们，说说。
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FROM 112.0.100.*
理论上没问题，不试不知道。
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FROM 223.104.40.*
用python
用对应的keras包
不超过20行代码即可搞定
看例程
主要是一开始整理数据麻烦
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FROM 125.120.109.*
你试一下，神经网络相当于拟合一个高阶函数，你这个函数只有一个变量，估计不太行。
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FROM 125.71.66.*
有个简单的判断方法，给你自己几个训练数据试试，能不能得到大致正确的参数。
如果能，再考虑机器学习的事，如果人也做不到，机器也很难实现。
【 在 photoelectri 的大作中提到: 】
: 对输入和输出数据进行训练，输入只有1个参数即【xi】，输出有5个参数 【y1i,y2i,y3i,y4i,y5i】通过采集1万组输入输出数据进行训练，测试的时候， 给定一个输入，希望预测出5个输出数据，这个用深度学习能预测准吗？听别人说只有输入数据多于输出数据才能预测准确，像这种 1个输入，5个输出预测不准确，有没有做过类似问题的青们，说说。
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FROM 111.30.254.*
用BP神经网络预测的很准，可是换成深度神经网络，反而不行，这是什么原因？谢谢！！
【 在 liudali 的大作中提到: 】
: 有个简单的判断方法，给你自己几个训练数据试试，能不能得到大致正确的参数。
: 如果能，再考虑机器学习的事，如果人也做不到，机器也很难实现。
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FROM 112.0.100.*
【 在 photoelectri 的大作中提到: 】
: 用BP神经网络预测的很准，可是换成深度神经网络，反而不行，这是什么原因？谢谢！！
过拟合
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FROM 125.88.24.*
数据集太小，深度学习容易过拟合。
【 在 photoelectri 的大作中提到: 】
: 用BP神经网络预测的很准，可是换成深度神经网络，反而不行，这是什么原因？谢谢！！
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FROM 1.86.245.*
一个输入如果只是一个feature, 够呛，如果是一个实体，再分出很多feature, 可以的。
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FROM 124.205.123.*