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Tensorflowを使用して、さまざまなプロパティに基づいて項目にスコアを付けるようにニューラルネットワークを設定したいと考えています。与えられたアイテムが持つことができるプロパティの量は小さいです(たとえば、10が最大であるとしましょう)が、可能なプロパティの数は何百もあります。たとえば、さまざまな属性(「車輪」、「エンジン馬力」、「翼」など)とその属性の数値(2,600,4)を持つさまざまな種類の車両を採点していたとします。さまざまなプロパティを持つ入力用ニューラルネットのモデリング
私の質問は、項目の最大数(この例では10)の順番で、入力の数が比較的少ないようにニューラルネットワークをモデル化する方法はありますか?あるいは、それぞれの可能性のあるプロパティは入力である必要があり、何百もの入力が得られますが、そのほとんどは(> 90%)空白になります。
多数の入力を必要としない特定の理由があるのですか、またはオプションが何であるか把握しようとしていますか? – Neal
入力数が多いほどトレーニング時間が長くなり、複雑さが増しますが、ここでは必要と思われます。私はこれに非常に新しいです、しかし、ほとんどの場合、私はオプションについて疑問に思っています。 – MrEnzyme