共有ネットワークを使用したTensorflowエスティメータ

Question

新しいestimator高レベルAPIを使用してテンソルフローモデルを構築しています。私のモデルは以下のようになります。

実際、ゲーム操作をシミュレートするためにモデルが使用されているため、モデルはそれより複雑です。分類は、それが行動の良い時期であるかどうかを決定する責任がある。その後、回帰分析がその行動の詳細を示します。それはCNNとRNNの組み合わせを含んでいます。

しかし、複雑さとメモリ消費のために、分類と回帰を2つのネットワークとして同時に実行することは不可能です。また、以下のような見積もりを作成する場合：

# Create the Estimator 
mnist_classifier = tf.estimator.Estimator(
    model_fn=cnn_model_fn, model_dir="/tmp/mnist_convnet_model") 

私は見積もりに1つのモデル機能しか提供できません。 2人のエスティメータを一緒に訓練して実行することは可能ですか？

Answer 1

損失関数を回帰と分類損失の線形結合に変更します。それは1つの損失を伴う推定器であるが、複数の推論である。