keras中的增量学习

Question

我正在寻找与 scikit-learn 的 partial_fit 等效的 keras：https://scikit-learn.org/0.15/modules/scaling_strategies.html#incremental-learning 用于 incremental/online 学习。

我终于找到了 train_on_batch 方法，但我找不到一个示例来说明如何在 for 循环中针对如下所示的数据集正确实施该方法：

x = np.array([[0.5, 0.7, 0.8]])  # input data
y = np.array([[0.4, 0.6, 0.33, 0.77, 0.88, 0.71]])  # output data

注意：这是一个多输出回归

到目前为止我的代码：

import keras
import numpy as np

x = np.array([0.5, 0.7, 0.8])
y = np.array([0.4, 0.6, 0.33, 0.77, 0.88, 0.71])
in_dim = x.shape
out_dim = y.shape

model = Sequential()
model.add(Dense(100, input_shape=(1,3), activation="relu"))
model.add(Dense(32, activation="relu"))
model.add(Dense(6))
model.compile(loss="mse", optimizer="adam")

model.train_on_batch(x,y)

我收到这个错误： ValueError：层 sequential_28 的输入 0 与层不兼容：输入形状的预期轴 -1 具有值 3 但接收到形状为 [3, 1]

的输入

Answer 1

您应该提供您的数据 batch-wise。您给出的是单个实例，但模型需要批量数据。因此，您需要扩展批量大小的输入维度。

import keras
import numpy as np
from keras.models import *
from keras.layers import *
from keras.optimizers import *
x = np.array([0.5, 0.7, 0.8])
y = np.array([0.4, 0.6, 0.33, 0.77, 0.88, 0.71])
x = np.expand_dims(x, axis=0)
y = np.expand_dims(y, axis=0)
# x= np.squeeze(x)
in_dim = x.shape
out_dim = y.shape

model = Sequential()
model.add(Dense(100, input_shape=((1,3)), activation="relu"))
model.add(Dense(32, activation="relu"))
model.add(Dense(6))
model.compile(loss="mse", optimizer="adam")

model.train_on_batch(x,y)

keras中的增量学习

Incremental learning in keras

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