목적
Neural Network Tuning 추가 기능은 숨겨진 계층 구조, 부스팅 및 피팅 옵션에 대한 최상의 매개변수 세트를 식별하기 위해 수많은 신경망을 생성하는 쉬운 방법을 제공하는 대체 신경망 플랫폼입니다.
작동 방식
사용자는 실행할 신경망 모델의 수를 지정하고 매개 변수 및 피팅 옵션의 범위를 설정합니다. Fast Flexible Space Filling DOE는 튜닝 매개변수를 요인으로 사용하고 교육, 검증 및 테스트 R을 사용하여 생성됩니다. 2 값을 응답으로.
DOE의 각 시행은 신경망 플랫폼과 R로 전달됩니다. 2 값은 출력 DOE 테이블에 기록됩니다. 모든 모델이 실행된 후 Validation R을 기준으로 테이블이 정렬됩니다. 2 Validation R을 최대화하기 위한 가장 중요한 효과를 식별할 수 있도록 일련의 그래프가 표시됩니다. 2 가치.
튜닝 매개변수를 조정하고 DOE를 다시 실행하여 추가 모델을 생성할 수 있습니다. 새 실행이 원래 테이블에 추가됩니다.
데이터 테이블을 저장하고 플랫폼에 다시 로드하여 진행 상황을 저장하고 추가 분석을 다시 시작할 수 있습니다. 이는 상당한 계산 시간이 소요될 수 있는 신경망을 조정하는 방법입니다.
비디오 가이드
노트
추가 기능은 JMP Pro 버전 17.1을 사용하여 Windows 및 Mac에서 테스트되었습니다.
