iki girişleri, gizli bir katman ve layer.I tren aşağıdaki kullanımı bir çıkışı olan bir sinir ağı n pybrain vardır:Piyineste sinir ağının eğitimini nasıl hesaplayabilir veya izleyebilirim?
trainer = BackpropTrainer(net,ds)
trainer.trainUntilConvergence()
net sinir ağı ve ds tren verilerdir.
Sorum şu ki, eğitimi tamamlamak için gereken süreyi nasıl hesaplayabilirim ve eğitimin ilerleyişini nasıl izleyebilirim. Teşekkürler.
Hep BackpropTrainer (kaynak kodu here) alt sınıf ve maxEpochs kullanıyorsanız trainUntilConvergence geçersiz, çağ ve devirlerin arasındaki oranı kullanılarak tamlığı yüzdesini izini sürebilir.
maxEpochs'u kullanmıyorsanız, her zaman, geçerlilik süresindeki ortalama değişiklik oranına ve continueEpochs boyutuna bağlı olarak kalan çogu sayısı hakkında eğitimli bir tahminde bulunabilirsiniz. Ya da sadece validationerrors'daki değişim oranını incelemek yeterlidir. Çağları zamana göre haritalamak istiyorsanız, her bir çağın zamanını izlemeniz ve depolamanız gerekir.
Hiçbir şey bunun için kullanmak kodu dışında önceki yoruma eklemek için:
maxepochs=20
results=[]
for i in range(len(maxepochs)):
aux = trainer.train()
results.extend(aux)
plt.figure()
plt.scatter(range(len(results[0])),results[0])
plt.draw()
Her döngüde yeni bir arsa tanınacak. Çok hoş değil, ama benim için çalışıyor.
Umut yerine trainUntilConvergence değiştirme) (eğer
maxepochs bir int. Len özelliği yok. Bunu mu demek istediniz results.append (aux)? – agcala
İdeal trainEpochs kullanmak isteyeyim yardımcı olur(). Çağların X sayısı için tren, sonuç, Tren x çağların sayısı. Yakınsama veya maks. Dönemlere kadar tekrarlayın. – NothingMore