Ich habe ein Problem, ich verwende "Nuetural Network", um Vorhersagen zu treffen und verschiedene Aktivierungskombinationen auszuprobieren. Ich habe den Zufallssatz = 7 gesetzt. so dass bei jedem Neustart des Modells dasselbe Ergebnis wie folgt generiert wird.
Wenn jedoch nicht im selben Fenster erneut gestartet, sondern mit "rerun" und nicht mit "restart" erneut ausgeführt wird, ist das Ergebnis jedes Mal anders. Ich frage mich also, was das zufällige Ergebnis verursacht.?
Okay, nur um dies zu verdeutlichen ist ein Beispiel mit Big Class:
Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
Neural(
Y( :weight ),
X( :age, :sex, :height ),
Informative Missing( 0 ),
Validation Method( "Holdback", 0.3333 ),
Set Random Seed( 7 ),
Fit( NTanH( 3 ) ),
Fit( NTanH( 3 ) )
);
Dies erhalten Sie, wenn Sie im Startdialogfeld für neuronale Net-Modelle "Go" wiederholen. Wir haben einen zufälligen Startwert von 7 festgelegt, aber die beiden Modelle unterscheiden sich. Wenn wir diese Analyse "wiederholen", erhalten wir für beide Modelle genau das gleiche Ergebnis.
Ja, ich kann sehen, dass Sie das nicht erwarten würden.
Bei neuronalen Netzen besteht eine zufällige Beschaffenheit der Anpassung. Das Festlegen des Zufallsstartwerts stellt sicher, dass dieses zufällige Verhalten reproduziert werden kann. Es gibt jedoch immer noch eine Randomisierung zwischen den Instanzen des Modellstarts. Sie können sehen, dass diese Randomisierung auch reproduziert wird, indem Sie den Zufallsstartwert festlegen.
Ist das ein Problem? Müssen Sie wiederholte Instanzen des Modells in denselben Dialog einfügen, um exakt gleich zu sein. Ich kann mir nicht vorstellen, warum das hilfreich wäre.
Grüße,
Phil
