r - キャレット パッケージは、トレーニングに「nnet」メソッドを使用して、すべての登録済みコアを使用しているわけではありません

Question

メソッド= 'nnet'でcaretパッケージのtrain（）関数を使用しており、doMCを使用して6つのコアを登録しています。ただし、使用するコアは 1 つだけです。

これは私のコードです:

library(caret)
library(foreach)
library(doMC)
registerDoMC(cores = 6)

.... some code...

nnmodel.grid <- expand.grid(.size=c(100,50))
myTrainControl = trainControl(allowParallel=TRUE)
nnmodel.fit <- train(formulaForNN, data = trainingdata, method = "nnet", tuneGrid = 
nnmodel.grid, trControl = myTrainControl)

このリンクの回答は、登録されているすべてのコアを使用できることを示しています。私が見ることができる唯一の違いは

tc <- trainControl(method="boot",number=25)

つまり、彼はリサンプリングに「ブート」メソッドを使用します。

つまり、キャレットはリサンプリングにマルチコアのみを使用し、リサンプリング技術を使用しないとニューラル ネットワークを並行してトレーニングできないということですか?