c# - このニューラル ネットワークのトレーニング機能を高速化する方法

Question

変数入力はジャグ配列、つまり 90 x 600 です。

理想も90×1のギザギザ配列

BeginTraining()
{
    FeedforwardNetwork network = new FeedforwardNetwork();
    network.AddLayer(new FeedforwardLayer(600));
    network.AddLayer(new FeedforwardLayer(1000));
    network.AddLayer(new FeedforwardLayer(90));
    network.Reset();

    // train the neural network
    Train train = new  HeatonResearchNeural.Feedforward.Train.Backpropagation.Backpropagation(network, input, ideal,
                0.7, 0.9);

    int epoch = 1;

    do
    {
        lblNoEpochs.Text= epoch.ToString();
        lblNoEpochs.Update();
        train.Iteration();
        lblPcError.Text = train.Error.ToString();
        lblPcError.Update();
        epoch++;
    } while((epoch < 5000) && (train.Error > 0.001));

        // test the neural network
        for (int i = 0; i < input.Length; i++)
        {
            //testing code
        }

各エポックには少なくとも 5 分かかります。

この時間を短縮するには？

Answer 1

私の意見では、次のことができます。

1. プロファイラーを実行する
2. 何が遅いのかを調べる
3. 最適化

必要に応じて繰り返します。