python - Python: ディープ ニューラル ネットワーク

Question

私は現在、機械学習に関連するいくつかのプロジェクトに取り組んでいます。

オブジェクトからいくつかの機能を抽出しました。

そのため、NB、SVM、およびその他の分類アルゴリズムを使用してその機能をトレーニングおよびテストし、約 70 ～ 80% の結果を得ました。

nolearn.dbn を使用してニューラル ネットワークで同じ機能をトレーニングし、テストすると、約 25% 正しく分類されました。私は2つの隠れ層を持っていました。

ニューラルネットワークのどこが悪いのか、いまだにわかりません。

少しでもお役に立てれば幸いです。

ありがとう

Answer 1

隠れユニットの数と学習率を増やしてみてください。ニューラル ネットワークのパワーは隠れ層から生まれます。データセットのサイズによっては、非表示レイヤーの数が数千になる場合があります。また、使用している機能の種類と数について詳しく教えてください。機能セットが小さい場合は、ニューラル ネットワークの代わりに SVM と RandomForest を使用することをお勧めします。