問題タブ [nolearn]

分類タスクを行うために、nolearn ライブラリの NeuralNet クラスを使用しています。コードは次のとおりです。

このコードは、NeuralNet をトレーニングし、テスト セットでテストします。しかし、複数回実行すると、それぞれ異なる結果が得られます。では、与えられたパラメータ、トレーニング セット、およびテスト セットから 1 つの結果のみを与えるように NeuralNet をトレーニングするにはどうすればよいでしょうか?

同じ学習率や運動量などを使用して異なるレイヤーの精度スコアを比較できるように、ニューラル ネットワークに隠しレイヤーを追加しようとしています。

だから私は次のものを持っています：

私がそこで行ったことは、毎回別の非表示レイヤーに別の 300 ノードを追加することです。ただし、何らかの理由でレイヤーを追加すると、多くの npmat.py エラーが発生します。

これには明らかな理由がありますか？評価用のグラフとcsvファイルを簡単に生成できるように、非表示レイヤー自体を追加するように自動化したいと本当に思っています。

エラーは、非表示の配列に 2 番目のレイヤーが追加された後に発生します。つまり、i = 1 の場合で、次の後に各レイヤーが追加された場合に発生します。

npmat.py:433: RuntimeWarning: target.numpy_array[:] = vec.numpy_array + self.numpy_array の追加で無効な値が検出されました

RuntimeWarning: 以下の target.numpy_array[:] = self.numpy_array < val で無効な値が検出されました

RuntimeWarning: より大きい値で無効な値が検出されました

npmat.py:969: RuntimeWarning: 乗算で無効な値が検出されました

データ: https://drive.google.com/file/d/0B12vhoNivII6My1GQ3E3T3JxQm8/view?usp=sharing

私は lasagne nolearn を使用して畳み込みニューラル ネットワークを実装しています。

事前学習したいくつかのパラメータを修正したいと思います。一部のレイヤーをトレーニング不可に設定するにはどうすればよいですか?

実際には、一部のレイヤーの「trainable」属性を削除しましたが、フィッティング前のレイヤー情報に示されている番号、つまり、

学習可能なパラメーターが *** のニューラル ネットワークは変化しません。

あと、残念ながら「handers.py」の挨拶機能は

する必要があります

しかし、それがトレーニングにどのように影響するかはわかりません。