如何用迁移学习做回归问题?解决不同输出标签下的迁移？
我有A、B两个数据集，他们在神经网络的输入输出如下：
A数据集：
输入：开售首月价格、开售首月售出套数、开售到售罄的平均价格、开售到售罄时长
输出：当地GDP、周边房价、周边学区条件、周边医疗条件；
B数据集：
输入：开售首月价格、开售首月售出套数、开售到售罄的平均价格、开售到售罄时长
输出：当地GDP、周边房价；
现在A的输入标签和B一样；A的输出标签和B是包含关系；
怎么在A的基础上，迁移到B的预测上；
如何用迁移学习做回归问题?解决不同输出标签下的迁移？
我有A、B两个数据集，他们在神经网络的输入输出如下：
A数据集：
输入：开售首月价格、开售首月售出套数、开售到售罄的平均价格、开售到售罄时长
输出：当地GDP、周边房价、周边学区条件、周边医疗条件；
B数据集：
输入：开售首月价格、开售首月售出套数、开售到售罄的平均价格、开售到售罄时长
输出：当地GDP、周边房价；
现在A的输入标签和B一样；A的输出标签和B是包含关系；
怎么在A的基础上，迁移到B的预测上；