신경망에 대한 K-겹 교차 검증내 질문은 인공 신경망(NN)에 대한 K-겹 교차 검증 사용에 관한 것입니다. 특히 최종 NN 모델 매개변수가 어디서 나오는지 알고 싶습니다. 전체 데이터 세트에 맞춰서 얻은 것입니까? 아니면 훈련에 사용된 K-1 접기로 구성된 K 데이터 세트 중 하나에 적합했습니까? 그렇다면 최고의 훈련 데이터 세트는 어떻게 선택되었나요? SAS 문서에는 이 문제에 대한 내용이 명확하지 않습니다. 누구든지 답을 갖고 있나요?
Re: 신경망에 대한 K-겹 교차 검증따라서 최종 모델 매개변수는 최고의 로그 우도를 생성하는 "검증 세트"에 해당하는 훈련 세트인 "최종 모델 훈련 세트"에 적합한 매개변수인 것으로 보입니다. 말이 되지만 설명이 혼란스럽습니다. 답변해 주셔서 감사합니다.
Re: 신경망에 대한 K-겹 교차 검증제가 이해한 바로는 K 모델 중 최고의 매개변수가 사용된다는 것입니다.
이는 Generalized Regression 플랫폼의 도움말 문서에서 가져온 것이지만 Neural 플랫폼에도 동일하게 적용될 것으로 예상됩니다. https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/validation-method-options.shtml
"튜닝 매개변수의 각 값에 대해 다음 단계가 수행됩니다.
– 관측치는 k개의 하위 집합 또는 접기로 분할됩니다.
– 차례로 각 접기가 검증 세트로 사용됩니다. 모델은 접힌 부분이 아닌 관측치에 적합합니다. 해당 모델을 기반으로 한 로그 가능성은 접기의 관측값에 대해 계산되어 검증 로그 가능성을 제공합니다.
– k 폴드에 대한 검증 로그 우도의 평균이 계산됩니다. 이 값은 튜닝 매개변수 값에 대한 검증 로그 가능성으로 사용됩니다.
검증 로그 우도가 최대인 튜닝 매개변수의 값을 사용하여 최종 솔루션을 구성합니다. 최종 모델을 얻기 위해 튜닝 매개변수의 최적 값에 대해 파생된 모든 k개 모델을 전체 데이터 세트에 적합시킵니다. 이 중 검증 로그 가능성이 가장 높은 모델이 최종 모델로 선택됩니다. 해당 최종 모델에 사용되는 훈련 세트는 훈련 세트로 지정되고 해당 모델의 홀드아웃 접기는 검증 세트입니다. 이는 플롯과 최종 솔루션에 대해 보고된 결과에 사용되는 교육 및 검증 세트입니다."
