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私はwekaのMultilayerPerceptronで次のことを行おうとしています。

  1. エポック入力の一部について、トレーニングインスタンスの小さなサブセットを使用してトレーニングします。
  2. 残りのエポックのインスタンスのセット全体でトレーニングします。

ただし、コードで次のことを行うと、ネットワークがリセットされて、2回目にクリーンな状態で開始するように見えます。

mlp.setTrainingTime(smallTrainingSetEpochs);

mlp.buildClassifier(smallTrainingSet);

mlp.setTrainingTime(wholeTrainingSetEpochs);

mlp.buildClassifier(wholeTrainingSet);

私は何か間違ったことをしていますか、それともアルゴリズムがwekaで機能するはずの方法ですか？

この質問に答えるためにさらに情報が必要な場合は、私に知らせてください。私はwekaを使ったプログラミングに少し慣れていないので、どの情報が役立つかわかりません。

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wekaメーリングリストのこのスレッドは、あなたの質問と非常によく似ています。

これがwekaのMultilayerPerceptronが機能することになっている方法のようです。これは「バッチ」学習者になるように設計されており、段階的に使用しようとしています。増分トレーニングできるのは、 weka.classifiers.UpdateableClassifierを実装する分類子のみです。

于 2010-11-21T09:58:56.580 に答える