早期停止感知器培训

2017-02-25 78 views 0 likes

使用MATLAB的神经网络工具箱我创建了一个单层感知器。我可以使用火车功能来训练神经网络。不过，我要么设置时代的数量，要么交互式地停止训练。我想使用我的数据集的一部分作为验证，并使用提早停止来结束训练并避免过度拟合。早期停止感知器培训

当使用train函数时，我必须用当前参数交互地指定时期的数量或停止训练。如何停止使用早期停止训练？

我试图使用，但收效甚微以下分类：

net.divideFcn = 'divideblock'; 
net.divideParam.trainRatio = 70/100; %70 percent of data used for training 
net.divideParam.valRatio = 15/100; %15 percent of data used for validation 
net.divideParam.testRatio = 15/100; %15 percent of data used for testing

来源

2017-02-25 Drob

请问您是如何获得神经网络工具箱，你付钱吗？ – rainman

回答

你尝试改变：

net.trainParam.max_fail = 1;

例如？我相信默认值是6.这是当验证损失没有减少时代的max_fail次数时停止训练的参数。

来源

2017-02-26 07:39:54

我试过这个，但不幸的是它没有解决我的问题。 – Drob

早期停止感知器培训

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