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有關R語言使用neuralnet套件,如何存取訓練後的模型

使用neuralnet訓練

net.sqrtA <- neuralnet(Sqrt~Var1, sqrt.data, hidden=4, learningrate=0.01, threshold=0.01)

http://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20170701/20106058c8NrL4pgPs.png

訓練後的結果是上面的圖片,但第二次也是一樣使用同一筆資料進行訓練,learningrate=0.01, threshold=0.01,都是設定一樣的,可是訓練的次數、誤差值、權重值都不一樣了。
net.sqrtB <- neuralnet(Sqrt~Var1, sqrt.data, hidden=4, learningrate=0.01, threshold=0.01)

我想要知道以類神經第一次訓練的過程為基礎,改變隱藏層及神經元數量之後,訓練的次數、誤差值及權重值會有什麼不一樣的變化?才會想要把同一筆資料丟進去重現同樣的結果(應該是有什麼值是沒有設定到的)。

現在試過訓練次數設定一樣,但結果還是不一樣,進一步試把startweights輸入到neuralnet去,目前一直是顯示錯誤的狀態,網路上爬了很多文章,還是不知道到底是哪裡輸入有問題。不知道我這樣做的方式對不對,希望有人可以提供一些建議及實作的方向 ︾︾

過去在學統計的時候是可以看丟入變數的檢定值,判斷這個變數加入前跟加入後對於整個模型的影響力,但是是建立在計算的基礎都是一樣的狀況之下,換到類神經之後好像沒辦法!?

phes11434 iT邦新手 5 級 ‧ 2018-11-19 09:20:15 檢舉
你是不是忘了類神經網路訓練與測驗資料的選取方式是用隨機抽樣的方式進行的,所以你就沒辦法用統計所說的前後對照模型去探討前後是否有產生變化

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