找到导致 ANN 的最佳输出的最佳输入组合答案

【问题标题】：Find the best combination of inputs that result in the optimal output for an ANN找到导致 ANN 的最佳输出的最佳输入组合
【发布时间】：2023-04-10 12:05:01
【问题描述】：

我正在从事一个涉及 10 个输入（X1、X2、...、X10）并预测 3 个输出（Y1、Y2、Y3）的项目。我在 Python 中使用 Keras 包和 Tensorflow 的后端。我已经建立了一个人工神经网络，经过训练并展示了不错的预测。

    def build_model()
        input_layer = Input(shape=(len(train .columns),))
        first = Dense(units='1024', activation='relu')(input_layer)      
        second = Dense(units='512', activation='relu')(first)
        third = Dense(units='512', activation='relu')(second)
    
        # first output will be fed from the third dense
        y1_output = Dense(units='1', name='y1_output')(third)
        fourth = Dense(units='256', activation='relu')(third)
    
        # second output will be fed from the fourth dense
        y2_output = Dense(units='1', name='y2_output')(fourth)
        fifth = Dense(units='64', activation='relu')(fourth)
    
        # third output will be fed from the fifth dense
        y3_output = Dense(units='1', name='y3_output')(fifth)
    
       # Define the model with the input layer and a list of output layers
       model = Model(inputs=input_layer, outputs=[y1_output, y2_output, y3_output])

       return model

model = build_model()

print(model.summary())

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(optimizer=optimizer,
              loss={'y1_output': 'mse', 
                    'y2_output': 'mse', 
                    'y3_output': 'mse'},
              metrics={'y1_output': tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError(),
                       'y2_output': tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError(),
                       'y3_output': tf.keras.metrics.RootMeanSquaredError()})

如何确定产生最佳输出（Y1、Y2、Y3）的 10 个输入的值？我不确定遗传算法是否可以帮助解决这个问题，如果可以，我不知道如何实现它。任何建议或见解将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow keras optimization neural-network

【解决方案1】：

使用GridSearchCV。如果您不想要较长的计算时间，另一种选择是 RandomizedSearchCV。

【讨论】：