私はニューラル ネットワーク n pybrain を持っており、2 つの入力、非表示層と出力層があります。以下を使用してトレーニングします。
trainer = BackpropTrainer(net,ds)
trainer.trainUntilConvergence()
net はニューラル ネットワークで、ds はトレーニング データです。
私の質問は、トレーニングを完了するのに必要な時間をどのように計算できるか、またはトレーニングの進行状況をどのように監視できるかです.ありがとう.
いつでもサブクラス化BackpropTrainer(ソース コードはこちらtrainUntilConvergence) を使用してオーバーライドしmaxEpochs、エポックとエポックの比率を使用して完全性のパーセンテージを追跡できます。
使用しない場合はmaxEpochs、validationerrors の平均変化率と のサイズに基づいて、残りのエポック数を常に推測することができますcontinueEpochs。または、単に検証エラーの変化率を調べるだけです。エポックを時間にマップしたい場合は、各エポックの時間をプロファイリングして保存する必要があります。