R中最佳神经网络重复次数的选择
我是在R中使用neuralnet软件包建立一个神经网络的。我的代码如下所示：
nn_po5_fold = neuralnet(wheel_spinning ~ L0 + L1 + L2 + L3 + L4 + L5, data = train_fold, hidden = 5, err.fct = "ce", linear.output = FALSE, rep = 3)。
我把重复次数指定为3，我的问题是在训练了神经网络之后，我如何才能返回最好的重复次数？换句话说，当使用神经网络计算测试数据集输出时，如何选择最佳的神经网络模型？
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2016-10-16 21:37:49
我今天也面临着同样的问题，并且注意到
nn$result.matrix[1,]提供每一次重复的错误。因此，如果“最好”，您指的是最小错误(我认为这是我的作业要求的)下面的代码行应该使用在培训中错误最少的模型(权重)：
compute(nn, ..., rep = which.min(nn$result.matrix[1,]))我想把这个作为对已经存在的回复的评论，但由于名誉原因，我不能这样做。但这是一个评论，因为一般的想法已经提出了。
Stack Overflow用户
发布于 2016-08-05 11:34:47
我认为你的问题没有明确的答案，因为“最好的”是相对的。neuralnet的返回值包括所有模型，因此您可以检查它们的错误(nn_po5_fold$result.matrix)或根据单独的测试集测试它们。
https://stackoverflow.com/questions/38669583
复制相似问题
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号