目的
神经网络调整插件是另一种神经网络平台，它提供了一种生成大量神经网络的简单方法，以确定隐藏层结构、增强和拟合选项的最佳参数集。
怎么运行的
用户指定将运行的神经网络模型的数量，并设置参数和拟合选项的范围。 使用调整参数作为因子以及训练、验证和测试 R 生成快速灵活空间填充 DOE 2值作为响应。
DOE 中的每个试验都会传递到神经网络平台和 R 2值记录在输出 DOE 表中。 所有模型运行后，表格按 Validation R 排序2并显示一系列图表来帮助用户识别最大化验证 R 的最重要效果2价值观。
通过调整调整参数并重新运行 DOE 可以生成其他模型。 新的运行将附加到原始表中。
可以保存数据表并将其重新加载到平台中，以保存进度并重新开始附加分析。 这是一种调整神经网络的方法，可能需要大量的计算时间。
视频指南
笔记
该插件已使用 JMP Pro 版本 17.1 在 Windows 和 Mac 上进行了测试
