自己回帰連続問題の中で、ゼロが多すぎる場合、その状況をゼロ膨張問題 (つまり ZIB) として扱うことができます。言い換えると、 を当てはめるのではなく、を近似したい関数、つまり を当てはめf(x)たいと考えます。 は、値がゼロか非ゼロかに応じて 0 と 1 の間の値を出力する関数です。g(x)*f(x)f(x)yg(x)
現在、私は2つのモデルを持っています。私を与える1つg(x)のモデルと適合する別のモデルg(x)*f(x)。
最初のモデルは一連の重みを与えてくれます。ここであなたの助けが必要です。sample_weightsで引数を使用できますmodel.fit()。膨大な量のデータを扱うので、model.fit_generator(). ただし、fit_generator()引数はありませんsample_weights。
sample_weights内部で作業するための回避策はありfit_generator()ますか? g(x)*f(x)それ以外の場合、のトレーニング済みモデルが既にあることを知って、どのように適合させることができg(x)ますか?