問題タブ [nolearn]

ラザニアのドキュメントから直接、ラザニアのインストール手順を実行しました。そして今、次の例を実行しています: https://github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/examples/mnist.py

予想される出力は、ラザニア ドキュメントのチュートリアル ページに示されています。

しかし、これまでのところ、「トレーニングを開始しています...」という行にぶら下がっています。かなり長い間、このラインで立ち往生しています。

私のセットアップに問題がある可能性がある明らかなことはありますか?

MinGW gcc をダウンロードし、pip から以下を使用して環境変数を設定しました 。

また、pipを使用してラザニアをダウンロードし、numpyとscipyもダウンロードしました。

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

今、私はラザニアと一緒に働いています。名前付きの感情を含む.csv入力ファイルと、写真上のそれらの座標があります。座標によって感情を理解するようにニューラルネットに教えようとしています。.csv ファイルを変数に解析し、それをニューラル ネットワークに渡すと、次のように表示されます

データを再形成しようとしましたが、別のエラーが発生しました (何か間違ったことをしていると思います)。
ここに私のコードがあります: http://pastebin.com/RAhPpLuw ここに列車データがあります: https://www.dropbox.com/s/yeik1zum7z0iwm4/train1.csv?dl=0

コンテキスト: ドキュメントのセットがあり、それぞれに 2 つの確率値が関連付けられています。クラス A に属する確率またはクラス B に属する確率です。クラスは相互に排他的であり、確率の合計は 1 になります。したがって、たとえばドキュメント D には、グラウンド トゥルースとして関連付けられた確率 (0.6、0.4) があります。

各ドキュメントは、含まれる用語の tfidf で表され、0 から 1 に正規化されます。また、doc2vec (正規化された形式 -1 から 1) と他のいくつかの方法も試しました。

この確率分布を予測するために、非常に単純なニューラル ネットワークを構築しました。

• フィーチャと同じ数のノードを持つ入力レイヤー
• ノードが 1 つの単一の隠れ層
• ソフトマックスと 2 つのノードを含む出力層
• 交差エントロピー損失関数
• 更新機能や学習率も変えてみました

これは、nolearn を使用して記述したコードです。

私の問題は、私の予測にはカットオフポイントがあり、そのポイントを下回る予測はありません (私が何を意味するかを理解するために写真を確認してください)。 このプロットは、真の確率と私の予測の差を示しています。点が赤い線に近いほど、予測は良好です。理想的には、すべての点が線上にあるはずです。どうすればこれを解決できますか?なぜこれが起こっているのですか?

編集:実際には、隠しレイヤーを削除するだけで問題を解決しました:

しかし、なぜこの問題が発生したのか、非表示レイヤーを削除すると解決したのか、まだ理解できていません。何か案は？

ここに新しいプロットがあります: