Python: Глубокие нейронные сети

В настоящее время я работаю над некоторым проектом, связанным с машинным обучением.Python: Глубокие нейронные сети

Я извлек некоторые функции из объекта.

Так я тренируюсь и тест, который показывает с Н.Б., SVM и других алгоритмов классификации и получили результат примерно от 70 до 80%

Когда я тренируюсь те же функции с использованием нейронных сетей nolearn.dbn, а затем проверить его, я получил около 25% правильно классифицированы. У меня было 2 скрытых слоя.

Я до сих пор не понимаю, что не так с нейронными сетями.

Я надеюсь получить помощь.

Благодаря

источник

2016-04-15 hrishabh upadhyay

Множество вещей может пойти не так, как с нейронными сетями. Вы должны указать домен больше. Одна из главных ошибок начинающего заключается в том, что вы не запускали достаточно итераций или, если используете автокодеры, что у вас недостаточно данных (вам обычно требуется меньше данных с функциями) –

Try увеличение числа скрытых блоков и скорость обучения. Сила нейронных сетей исходит из скрытых слоев. В зависимости от размера вашего набора данных количество скрытых слоев может достигать нескольких тысяч. Кроме того, пожалуйста, уточните, какой тип и количество функций вы используете. Если набор функций невелик, вам лучше использовать SVM и RandomForests вместо нейронных сетей.

источник

2016-04-15 12:31:24

У меня есть 95 функций, которые меньше, но некоторые друзей сделали Neural Networks и получили более 90% совершенства (matlab). Но я не получаю то же самое. –

Хотя это полностью зависит от набора данных, добавление скрытых слоев и экспериментирование с курсом обучения должны помочь. –

ответ

Смежные вопросы