我已经训练了一个回归模型，用于近似方程的权重：Y = R+B+G。为此，我提供了预设的R、B、G和Y的值作为训练数据，训练后，模型能够成功预测给定R、B、G值的Y值。我使用了一个具有3个输入、1个具有2个神经元的全连接层（隐藏层）和一个具有单个神经元的输出层的 neural network（神经网络）。
hidden = tf.keras.layers.Dense(units=2, input_shape=[3]) output = tf.keras.layers.Dense(units=1)但是，我需要实现这个模型的逆向，即训练一个模型，输入Y的值，并预测出对应的R、B和G的值。我刚了解到，回归通常是关于单一输出的。所以，我无法想到解决方案和实现的路径。请帮助我。
（P.S 有可能使用我已经训练好的模型来做这件事吗？我是说，一旦确定了R、B和G的权重，是否有可能操纵模型使用这些权重将Y映射到R、B和G？）
回答：
这里是一个使用TensorFlow中的神经网络开始解决您问题的示例。
