私は問題に遭遇しました、私は予測をするために「ニューラルネットワーク」を使っていて、そして活性化機能の異なる組み合わせを試みています。ランダムシードを7に設定しました。モデルを再起動するたびに、以下と同じ結果が生成されます。
しかし、それが再起動ではなく、同じウィンドウで「再起動」ではなく「再起動」を使用して再実行すると、結果は毎回異なります。だから私はランダムな結果の原因は何だろうか？
わかりました、だから明確にするためにこれはBig Classの例です：
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 ) )
);
これは、ニューラルネットモデルの起動ダイアログから「Go」を繰り返すと得られるものです。ランダムシードを7に設定しましたが、2つのモデルは異なります。この分析を「やり直す」と、2つのモデルでまったく同じ結果が得られます。
はい、私はあなたがそれを期待していないだろうことがわかります。
ニューラルネットでは、当てはめにランダムな性質があります。ランダムシードを設定すると、このランダムな振る舞いを確実に再現できます。ただし、モデル発売のインスタンス間には依然としてランダム化があります。このランダム化は、ランダムシードを設定することによっても再現されることがわかります。
これは問題ですか。同じダイアログに収まるようにモデルのインスタンスを正確に同じものにする必要がありますか。それがなぜ役に立つのか想像できないのですが？
よろしく、
フィル
