안녕 모두
아래와 같이 JMP의 신경망 알고리즘에 대한 자료가 있다면 알려주십시오.
-입력이 정상화되었는지 아닌지
-초기화 종류 및 파라미터 설정
W, b의 초기화 방법
학습 속도 설정
에포크 번호 설정
검증 세트의 최적화 프로세스를 시각화하기 위해 학습 곡선을 확인하는 방법
하이퍼 파라미터의 기본값
익주,
Chris Gotwalt는 NN 알고리즘에 대한 훌륭한 백서를 작성했습니다.
https://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/en/white-papers/wp-jmp9-neural-104886.pdf . 나는 그의 논문과 JMP 문서를 바탕으로 아래 답변을 작성했다.
(SE : 자유롭게 차임하세요. )
지안
-입력이 정상화되었는지 아닌지
모델 실행 창에 변형 공변량이라는 옵션이 있습니다. 자세한 내용은 5 페이지를 참조하십시오.
-초기화 종류 및 파라미터 설정
“처음에는 정규 분포 된 랜덤 시작 값이 생성되고 페널티 매개 변수는 0으로 설정됩니다. 이 초기 적합 후, 페널티 모수의 0이 아닌 후보 값이 선택되고 페널티 모수에 대한 일 변량 라인 검색이 수행됩니다.”(페이지 7)
W, b의 초기화 방법
정규 분포 된 랜덤 값 (4 및 7 페이지)
학습 속도 설정
기본값은 0.1이지만 Model Launch 창에서 (0, 1] 사이의 값을 선택할 수 있습니다.
에포크 번호 설정
둘러보기 횟수는 모델 시작 창에서 설정할 수 있습니다. 기본적으로 1입니다.
검증 세트의 최적화 프로세스를 시각화하기 위해 학습 곡선을 확인하는 방법
NN에서 JMP는 누적 유효성 검사를 표시하지 않습니다. Boosted Trees의 보고서와 비슷한 보고서를보고 싶은 좋은 제안입니다.
하이퍼 파라미터의 기본값
이러한“기본”하이퍼 매개 변수 값은 모델 실행 창에 표시됩니다. 예를 들어, 하나의 레이어, 3 개의 노드가있는 TanH, 1 개의 투어 등 가장 좋은 방법은 설정이 다른 여러 모델에 적합하고 비교하기 때문에 이러한 설정을 사용하여 모델을 기본 모델이라고합니다.
