최고의 신경망 모델(시드를 알고 있다면) 가장 좋은 신경망 모델을 얻고 스크립트를 저장해 나중에 다시 사용할 수 있을까요?
예측 모델링 및 머신 러닝Re: 최상의 신경망 모델안녕하세요 @Matheus_Plana 님 ,
@scott_allen 이 만든 Neural Network Tuning 추가 기능을 사용해 보셨나요?
이 추가 기능 덕분에 특정 데이터세트와 검증 전략에 맞춰 신경망 하이퍼파라미터를 자동으로 조정하고, 다양한 난수 시드를 사용하여 결과의 재현성을 확인할 수 있습니다.
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Re: 최상의 신경망 모델답변해 주셔서 고맙습니다, 빅터!
저는 시도해보지 않았지만 봤습니다. 이 애드인은 JMP Pro용인데, 제 고객은 JMP Standard를 사용하고 있어서 거기서 실행할 수 있는지 물었습니다.
JMP 교육을 받는 동안 그 질문에 대한 답을 몰랐습니다.
JMP Standard에 그런 것이 있는지 아시나요?
감사합니다!
Re: 최상의 신경망 모델안녕하세요 @Matheus_Plana ,
귀하(또는 귀하의 고객)가 신경망 모델을 선택한 이유를 여쭤볼 수 있나요?
사용 가능한 다른 모델이 많이 있으며, 데이터 세트 크기, 대표성/동질성 및 품질에 따라 더 적합한 다른 모델(머신 러닝 또는 기타)이 있을 수 있습니다(목표와 관련된 성능 및 복잡성 측면에서). 이 질문에 대한 다른 토픽을 참조하세요:
모델 스크리닝: 신경망 / K-폴드 교차 검증
모델 비교에 대한 도움말: DOE 대 ANN 부스트
...
JMP에서는 신경망을 구축할 수 있지만 대부분의 옵션에는 JMP Pro가 필요하므로 가능한 모든 NN 모델의 작은 하위 집합만 조사하게 되므로 이 매우 좁은 하이퍼파라미터 공간에서 NN을 최적화하는 것이 매우 관련성이 있는지 궁금합니다. 신경 플랫폼 시작
다양한 NN 모델의 테스트를 JMP 옵션(TanH 활성화 함수만, 하나의 레이어만 등)만으로 자동화할 수 있을 것 같지만 이러한 단계를 자동화하려면 스크립팅이 필요합니다.
- JMP 전용 옵션에서 사용 가능한 하이퍼 매개변수의 최소 및 최대 수준을 정의합니다.
- 하이퍼파라미터를 요인으로 정의하여 공간 채우기 설계를 만듭니다.
- 이 공간 채우기 디자인의 모든 NN 모델에 적합합니다.
- 모델을 비교하기 위해 지표 성과를 집계합니다.
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Re: 최상의 신경망 모델빅터, 귀중한 아이디어를 공유해 주셔서 정말 감사합니다!
이 사례에서 저는 JMP 교육을 진행하면서 고객에게 다양한 모델을 사용하는 방법을 설명했습니다.
신경망에 관해서, 고객은 매우 감명을 받았고 제가 시연하는 동안 이 구체적인 질문을 했습니다. 그래서 어떻게 대답해야 할지 확신이 서지 않아서 여기 커뮤니티에 왔습니다!
하지만 저는 전적으로 동의합니다! 우리는 다양한 모델을 가지고 있고 신경망은 신중하게 사용해야 합니다.
모두 제일 좋다!
Re: 최상의 신경망 모델안녕하세요 @Matheus_Plana ,
비전문가 사용자를 위해 만든 이 스크립트를 사용하여 NN 튜닝을 시도해 볼 수 있습니다. 이를 통해 다양한 Qty of Tanh 노드에서 어떤 모델이 가장 잘 수행되는지 확인하고 다양한 검증 비율을 시도할 수 있습니다. 또한 모든 모델에서 어떤 변수가 가장 중요한지도 보여줍니다.
궁금한 점이 있으면 말해주세요!
스티브
Re: 최상의 신경망 모델공유해 주셔서 감사합니다 @shampton82 !
저는 매우 명확하고 이해하기 쉬운 몇 가지 시각적 자료에 감명을 받았습니다. 예를 들어, 이 자료를 사용하면 검증 세트에 대한 예측 성능과 견고성/일반화 속성을 평가할 수 있습니다.
첨부된 표의 정보를 약간 재코딩하면 TanH 활성화 함수/노드 수에 따라 성능 추세를 시각화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
@scott_allen 님, 신경망 튜닝 추가 기능을 업데이트하는 데 있어 어떤 부분을 고려해 보는 게 흥미로울 수 있을까요?
공유해 주셔서 감사합니다!
Re: 최상의 신경망 모델이건 멋진 비주얼이에요. 이렇게 많은 정보를 간단한 그래프로 요약하는 건 정말 어려운데 @shampton82는 정말 멋진 예시를 몇 가지 가지고 있어요.
저는 지금 Torch용 비슷한 애드인을 작업하고 있습니다. 검토하고 조정할 매개변수가 더 많고, 모델 유형과 활성화 함수를 스캔할 때 비슷한 비주얼이 잘 작동할 것 같습니다.
