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我有一个基本的神经网络设置,有 2 个输入、3 个神经元和 1 个输出。
如果我有大约 4000 个数据点(即 4000 行,每行 2 个输入和 1 个输出)用于训练,我应该预计多长时间 trainUntilConvergence()
采取。
也可以trainUntilConvergence
发生在一个线程中,同时我还不断地将数据添加到训练数据集中(在另一个线程中)?例如,我从数据集中的一个数据点开始,开始训练,然后不断向数据集中添加更多数据点?
最佳答案
首先你应该问“训练神经网络需要多长时间才能达到好的效果”。在许多有关神经网络的书籍中,您可以读到它取决于学习集的大小和网络结构。因此,进行测试/基准测试并尝试学习 10 个时期、20 个时期和 50 个时期 - 并打印每种情况的结果/错误。有一种方法,可以使用验证/测试集自动执行此操作,当测试/验证错误在学习过程中增加时,您应该停止学习(因为网络开始过度学习) - 您实现了良好的泛化。当然,您应该阅读更多有关神经网络的内容,例如ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html
根据第二个答案,恕我直言,在 pybrain 的当前状态下,您无法在学习期间更改数据集。
关于python - 训练 pyBrain 需要多长时间?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/27887856/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!