[Tarea 2-Parte 2] Estructura de la última capa.

[vpcamposq]

Hola! Para la segunda parte de la tarea 2, se me ocurrió generar 30 columnas según la combinación de atributos y categorías. Por ejemplo, habría una columna boring_muy_bajo que tendría el valor 1 sí y solo si el puntaje de boring es tal que debería pertenecer a la categoría "muy bajo", y 0 en otro caso.

De esta forma la última capa de la red tendría 30 neuronas y utilizaría una función de pérdida similar a la utilizada en la parte de clasificación de la tarea 1.

¿Es válido este enfoque o existe alguna forma de predecir la categoría de cada atributo de forma independiente?

Idealmente, la red entregaría una probabilidad cercana a 1/6 en las 6 columnas que corresponda, y una probabilidad muy baja para todas las demás, pero me preocupa que puedan existir varios problemas al no tratar todos los atributos de forma independiente.

[vpcamposq]

Hola, creo que encontré una mejor alternativa. Dejo el link por si le sirve a alguien.

https://discuss.pytorch.org/t/a-model-with-multiple-outputs/10440

Saludos!

[jdiazram]

Este tutorial el profe lo subió y es bastante bueno para la tarea:

https://github.com/ICT3115/Syllabus/issues/7#issue-1266262684

Saludos

[vpcamposq]

Esta muy bueno!

Muchas Gracias!