如何解决如何设计基于深度的分类器来预测二元问题?
我有一个二元预测问题,它应该有两种类型的输出,例如 0 和 1 事实上,蛋白质相互作用的问题可以看作是一个二元分类问题(结合或非结合)。 所以,我使用了基于深度(RNN)的预测模型,比如 LSTM。不幸的是,这个模型只能预测 0 作为输出,而我的模型不能预测 1
换句话说,我提出的深度模型不能预测两个标签,只能预测一种标签
我应该从事深度神经网络优化吗?或者改变神经网络的类型?
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