performance - データを予測するための人工ネットワークを選択するための理論的ベンチマークは何ですか?

Question

ニューラル ネットワークを 50 回 (トレーニング) トレーニングしましたが、データを予測するためにどのネットワーク (50nets から) を選択すればよいかわかりません。 ....ご提案ありがとうございます

Answer 1

実際に予測モデルを構築するために使用するトレーニング データがある場合 (したがって、研究目的ではなく、実際のアプリケーションにネットワークが必要です)、トレーニングと検証の 2 つのサブセットに分割する必要があります。したがって、50 のトレーニング (k 倍の CV またはランダムな分割を超える) を実行する場合、それを使用して、どのハイパーパラメーターのセットが最適かを判断する必要があります。そして、これら 50 回の分割で最高の平均スコアにつながるハイパーパラメーターを選択します。次に、これらのハイパーパラメーターを使用して、データセット全体でモデルを再トレーニングします。同様に、K 個のアルゴリズムから選択する場合は、それぞれを使用して一般化機能を近似し、平均が最大のものを選択します。スコアリングし、データセット全体でこの特定のモデルを再トレーニングします。