ハイパーパラメータとニューラルネットワークアーキテクチャこんにちは、
JMP で得られた結果を、ネストされたクロス検証を追加して「ニューラル」モデルで再現しようとしていますが、これはソフトウェアでは不可能です。しかし、アーキテクチャが非常に不明瞭で、モデルによって実行される計算を理解できません。バッチ サイズ、使用されるオプティマイザー、損失、学習率 (ブースティング用を除く)、その他の使用される方法やペナルティなどの特定の情報にアクセスできません。
どうすればこの情報にアクセスできるのでしょうか? この情報がなければ、JMP で取得した結果は再現できないため使用できません...
前もって）ご返信に感謝いたします！
予測モデリングと機械学習
