目的
Neural Network Tuning アドインは、隠れ層構造、ブースティング、およびフィッティング オプションに最適なパラメーターのセットを特定するために、多数のニューラル ネットワークを生成する簡単な方法を提供する代替ニューラル ネットワーク プラットフォームです。
使い方
ユーザーは、実行されるニューラル ネットワーク モデルの数を指定し、パラメーターの範囲とフィッティング オプションを設定します。 高速かつ柔軟なスペース充填 DOE は、調整パラメーターを因子として、トレーニング、検証、テスト R を使用して生成されます。 2値を応答として返します。
DOE の各トライアルはニューラル ネットワーク プラットフォームと R に渡されます。 2値は出力 DOE テーブルに記録されます。 すべてのモデルが実行された後、テーブルは検証 R によって並べ替えられます。 2ユーザーが検証 R を最大化するための最も重要な効果を特定するのに役立つ一連のグラフが表示されます。 2価値観。
調整パラメータを調整し、DOE を再実行することで、追加のモデルを生成できます。 新しい実行は元のテーブルに追加されます。
データ テーブルを保存し、プラットフォームに再ロードして、進行状況を保存し、追加の分析を再開することができます。 これは、かなりの計算時間がかかる可能性があるニューラル ネットワークを調整する方法です。
ビデオガイド
ノート
アドインは、JMP Pro バージョン 17.1 を使用して Windows および Mac でテストされています。
