:)
私が論文の提案を擁護していたとき、私の教授の 1 人が、なぜ SOM で反復回数を指定する必要があるのかと尋ねました。彼は、トレーニングを停止するための収束基準があったはずだと言いました。
ただし、ターゲット ベクトルがないため、コストを最小化できなかったことは承知しています。
私の質問は、最初に、なぜ MAX_ITERATIONS が必要なのか、そして次に、選択した反復回数が最適なマップを与えることを保証するものは何かということです。:(
PS経験に基づいて、カラーデータセットで1000回の反復と10000回の反復を使用してみました。10000回の反復では、1000回よりも優れた視覚化が得られないようです:(
したがって、あなたとあなたの教授の両方が正しいです。反復回数と収束基準に厳しい上限を指定する必要があります。
収束基準- SOM は監視されていないため、ターゲット ベクトルを持たないという権利がありますが、一部のコスト関数を最小化すると見なすことができます。一般に、ほとんどの教師なし機械学習手法は、分散を考慮せずに最小化する、情報ゲインを最大化するなどのことを試みることができます。具体的には、SOM については、重みデルタを基準として使用していました。つまり、追加の反復で SOM の重みが一定のしきい値を超えて変化しない場合は、反復を停止します。
反復上限- 収束基準が設定されていても、SOM が収束しない場合 (永久に実行したくない場合) に備えて、ハード キャップが必要です。重みデルタの例の基準を使用した場合、反復間で重みが変動し続け、基準が満たされない場合があります。
ハッピーSOMing！