Bestes neuronales NetzmodellIst es möglich, das beste neuronale Netzmodell zu erhalten (vielleicht indem man den Seed kennt) und das Skript für die zukünftige erneute Verwendung zu speichern?
Prädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Bestes neuronales NetzmodellHallo @Matheus_Plana ,
Haben Sie das Neural Network Tuning Add-In von @scott_allen ausprobiert?
Dank dieses Add-Ins haben Sie die Möglichkeit, die Hyperparameter neuronaler Netzwerke automatisch auf einen bestimmten Datensatz und eine bestimmte Validierungsstrategie abzustimmen und die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse mit verschiedenen Zufallszahlen zu überprüfen.
Hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Bestes neuronales NetzmodellDanke für die Antwort, Victor!
Ich habe es nicht ausprobiert, aber gesehen. Das Add-In ist für JMP Pro, aber mein Kunde verwendet den JMP-Standard und hat mich gefragt, ob es möglich ist, es dort auszuführen.
Es war während einer JMP-Schulung und ich hatte keine Antwort auf diese Frage.
Wissen Sie, ob es so etwas für den JMP-Standard gibt?
Beste grüße!
Betreff: Bestes neuronales NetzmodellHallo @Matheus_Plana ,
Darf ich fragen, warum Sie (oder Ihr Kunde) sich für ein neuronales Netzwerkmodell entschieden haben?
Es sind viele andere Modelle verfügbar, und je nach Größe, Repräsentativität/Homogenität und Qualität Ihres Datensatzes gibt es möglicherweise andere (Maschinelles Lernen oder andere) Modelle, die besser geeignet sind (in Bezug auf Leistung und Komplexität in Bezug auf Ihr Ziel). Weitere Themen zu dieser Frage finden Sie unter:
Modell-Screening: Neuronales Netzwerk / K-fache Kreuzvalidierung
Hilfe beim Modellvergleich: DOE vs ANN verstärkt
...
In JMP können Sie neuronale Netzwerke erstellen, aber die meisten Optionen erfordern JMP Pro, sodass Sie nur eine kleine Teilmenge aller möglichen NN-Modelle untersuchen werden. Daher frage ich mich, ob es sehr relevant ist, zu versuchen, ein NN auf diesem sehr engen Hyperparameterraum zu optimieren: Starten Sie die neuronale Plattform
Ich vermute, dass Sie das Testen verschiedener NN-Modelle mit reinen JMP-Optionen (nur TanH-Aktivierungsfunktion, nur eine Ebene usw.) automatisieren könnten, aber zur Automatisierung dieser Schritte wären einige Skripts erforderlich:
- Definieren Sie die Mindest- und Höchstwerte der Hyperparameter, die in den Nur-JMP-Optionen verfügbar sind.
- Erstellen Sie ein raumfüllendes Design mit den als Faktoren definierten Hyperparametern,
- Passend für alle NN-Modelle dieser raumfüllenden Bauform,
- Aggregierte Metrikleistungen zum Vergleichen von Modellen.
Hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Bestes neuronales NetzmodellVictor, vielen Dank für den Austausch wertvoller Ideen!
In diesem Fall habe ich eine JMP-Schulung durchgeführt und dem Kunden die Verwendung verschiedener Modelle erklärt.
Als es um das Neural Net ging, war der Kunde sehr beeindruckt und während meiner Vorführung stellte er genau diese Frage. Ich war mir also nicht sicher, was ich antworten sollte und bin hierher in die Community gekommen!
Aber ich stimme dir VOLL UND GANZ zu! Wir haben viele verschiedene Modelle und das neuronale Modell sollte mit Vorsicht verwendet werden.
Alles Gute!
Betreff: Bestes neuronales NetzmodellHallo @Matheus_Plana ,
Sie könnten versuchen, dieses Skript zu verwenden, das ich für meine Nicht-Profi-Benutzer erstellt habe, um einige NN-Optimierungen vorzunehmen. Auf diese Weise können Sie sehen, welches Modell mit einer unterschiedlichen Anzahl von Tanh-Knoten am besten funktioniert, und verschiedene Validierungsprozentsätze ausprobieren. Es zeigt auch, welche Variablen bei allen Modellen am wichtigsten sind.
Wenn Sie Fragen dazu haben, lassen Sie es mich wissen!
Steve
Betreff: Bestes neuronales NetzmodellDanke fürs Teilen, @shampton82 !
Ich bin beeindruckt von einigen der visuellen Darstellungen, die sehr klar und leicht verständlich sind, wie zum Beispiel diese, die die Bewertung der Vorhersageleistung und der Robustheits-/Generalisierungseigenschaften eines Validierungssatzes ermöglicht:
Eine kleine Neukodierung der Informationen aus der beigefügten Tabelle könnte dabei helfen, den Leistungstrend in Abhängigkeit von der Anzahl der TanH-Aktivierungsfunktionen/-Knoten zu visualisieren:
Vielleicht könnten einige Teile für die Aktualisierung des Add-Ins „Neural Network Tuning“ @scott_allen interessant sein?
Vielen Dank fürs Teilen!
Betreff: Bestes neuronales NetzmodellDas sind einige schöne Grafiken. Es ist wirklich eine Herausforderung, so viele Informationen in einfachen Grafiken zusammenzufassen, und @shampton82 hat einige wirklich schöne Beispiele.
Ich arbeite gerade an einem ähnlichen Add-In für Torch. Es gibt noch mehr Parameter zu prüfen und anzupassen, und ich denke, dass ähnliche Visualisierungen beim Scannen über Modelltypen und Aktivierungsfunktionen hinweg gut funktionieren könnten.
